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只用了两三秒，就选出了几个视频：
【基础核心】“高中数学必修四：三角函数诱导公式的完美推导与记忆口诀【应用提升】“一招搞定y=asin（w+Φ）图像性质问题！』
【概念辨析】十分钟彻底弄清相位与初相后面都列出了视频的来源。
“我將首先为你播放第一个视频，播放过程中，你可以隨时暂停並就任何不理解处提问。”
这一点才是周的做出的真正突破，现在的大模型，基本只能识別文件、文字，很少有大模型能识別一段视频，或者说即使能够识別，也並不能对视频进行很深的理解，更別说解答学生的问题了，因为无论是什么大模型，都是將一个非常复杂的高维信息抽象成01，技术再强，都会去失一大部分信息，这也是为什么现在大模型始终无法做到真正『理解”，周的觉得如果想要做到真正的agi，还是需要一种全新的底层架构。
在教师智能体这个项目里，他还没法解决这个问题，所以採取了一种取巧的办法，根据先前的发表的论文中的技术，他將视觉、语音和文本模態进行深度融合，设计了一个“时空双流”网络，一路处理视频的视觉帧序列，捕捉板书书写、公式推导的动態过程；另一路则专注语音识別和讲解文本的语义理解，最后將两路信息在中间层进行持续的交叉融合，让模型能够真正“看懂”老师在讲什么，“听懂”老师强调的重点，儘量做到减少信息的损失。
视频开始播放，up主正在白板前热情地讲解著诱导公式的推导口诀，周的看了一会儿，开始装傻了，在对话框中输入：“老师刚才说『奇变偶不变，符號看象限”，这个“符號看象限”到底是什么意思，为什么有时候结果是正的，有时候是负的？我有点糊涂了。”
这是一个非常典型的问题，困扰过很多的学生，如果智能体只是简单地复述视频里的口诀，没有真正理解其背后的数学逻辑和適用情境，就无法有效解答。
视频自动暂停，大概停顿了几秒，左边出现一个空白的屏幕，隨著耳机里的女声重新出现，白色的屏幕上开始出现板书。
“首先，『奇变偶不变』指的是，如果我们看的是π/2的奇数倍，比如π/2，3π/2，那么三角函数名就需要改变，正弦变余弦，余弦变正弦：
如果是π/2的偶数倍，比如π，2π，那么函数名就不变，而『符號看象限』，是决定变化后，函数值前面的正负號的，这里的关键是：我们要看的是假设α是第一象限锐角时，整个括號（π/2*k土α）
所在的象限，而不是只看α。”
配合著它的讲解，空白的屏幕上开始出现动图，非常详细的描述了『奇变偶不变，符號看象限』的变化过程，同时又在下面举了很多例子。
周的感觉这样已经讲的够详细了。
之后他又测试了几个问题，由浅入深，无一例外，智能体都回答的很好。
初步测试下来，这个教师智能体的核心功能是完善的，但如果想要运用到实际场景，还需要更多的测试。
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