TheoremExplainAgent是什么？
TheoremExplainAgent（TEA）是由滑铁卢大学、Votee Al等机构开发的开源多模态智能体系统。它通过生成长篇动画视频，帮助人们更好地理解数学与科学定理。该系统支持生成超过5分钟的教学视频，涵盖数学、物理、化学、计算机科学等多个STEM领域。为评估性能，研究者推出了TheoremExplainBench（TEB）基准数据集，包含240条定理并从准确性、深度、逻辑流、视觉关联性、元素布局等多维度进行评估。实验表明，TheoremExplainAgent在生成长视频的成功率上表现优异，能揭示文本解释中易被忽略的深层次推理错误，为AI生成教育内容提供了新思路。
TheoremExplainAgent主要功能
长视频生成：根据输入定理生成超过5分钟的讲解视频，涵盖数学、物理、化学和计算机科学等多学科
多模态解释：结合文本、动画与语音，以可视化方式增强对抽象概念的理解
自动错误诊断：以视频形式暴露推理错误，帮助开发者更清晰地诊断模型逻辑漏洞
跨学科通用性：支持不同难度级别（从中学到研究生水平）的定理，适用于多种STEM领域
系统性评估：基于TheoremExplainBench基准与多维评估指标，系统化衡量生成视频质量与准确性
TheoremExplainAgent技术原理
规划智能体：负责根据输入定理生成视频整体方案，包括场景划分、各场景目标、内容描述与视觉布局
采用思维链（Chain-of-Thought）和程序思维（Program-of-Thought）等技术，确保视频内容的逻辑连贯性与深度
编码智能体：基于规划智能体生成的详细方案，使用Manim（用于创建数学动画的Python库）生成动画脚本。基于检索增强生成（RAG）技术，将Manim文档作为知识库动态检索代码片段与API文档，提升代码生成准确率与效率。在代码生成过程中自动检测并修复错误，确保视频正确渲染
多模态融合：视频内容结合文本叙述、动画演示与语音讲解，以可视化方式增强定理理解。运用图像处理技术与自然语言处理模型（如GPT-4o和Gemini 2.0 flash），对生成视频进行多维度评估，确保内容准确性与视觉质量
系统性评估：引入TheoremExplainBench基准，包含240条覆盖多学科与难度级别的定理。提出五项自动评估指标（准确性、视觉关联性、逻辑流、元素布局与视觉一致性），全面衡量A1生成视频质量
TheoremExplainAgent项目地址
项目官网：https://tiger-ai-lab.github.io/TheoremExplainAgent
GitHub仓库：https://github.com/TIGER-Al-Lab/TheoremExplainAgent
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/TheoremExplainBench
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.19400
TheoremExplainAgent应用场景
在线教育：为学生提供生动的定理讲解视频，辅助线上学习
课堂教学：作为教师教辅工具，增强学生可视化学习体验
学术研究：帮助研究者快速理解复杂定理，生成配套科研视频
技术开发：为算法模型生成讲解视频，助力工程技术人员理解原理
科普传播：面向公众制作科普视频，提升科学传播效果
