大模型智慧助教系统 ——“子路”产品系统Vibe Coding

传统高校教学场景智能化程度较低，教学流程碎片化，通用大模型仅支持简单问答，缺少学情自适应能力；课件解析易丢失公式、标题，教学内容生成口语适配性差，无法根据学生学情动态调整教学方案。本项目面向高校数字化教学场景，打造面向师生的垂直教育大模型助教平台，解决教师备课耗时长、个性化教学难以落地、课程素材自动化生成困难等痛点。

系统包含多模态教材解析模块、教学讲稿智能生成模块、分层学生学情画像模块、教学视频自动生成模块。支持课件结构化解析修复、教学文稿风格对齐生成、学生学习状态动态建模，依托多智能体调度实现教学音视频素材时序对齐，为高校教师提供备课辅助、学情分析、精品课程自动化产出一站式能力。

作为项目核心成员负责算法框架设计与多智能体模块研发，基于 Python、PyTorch 搭建模型训练链路，采用 Document IR 文档切片 + VLM 视觉校验方案优化文档解析；使用 DPO 实现教学文本偏好对齐，设计分层学生画像耦合 Agent 长记忆机制；搭建多 Agent 协同调度架构，攻克多模态素材时序同步难点，完成系统全链路开发并落地高校投入正式使用。