MeetMind Technology
师者智能
从理解知识，到理解学习知识的人。
为机器立师者之心。
当前系统课堂场景 · 持续迭代
定义赛道
大模型能生成答案， 却还不是老师。
成为老师需要的三种基础能力，通用模型三者皆缺。
01连续感知对真实学习现场的连续感知。
02长期建模对一个人的长期动态建模。
03教学决策面向长期成长的教学决策。
MeetMind 正在构建完整的师者智能技术栈
- Perception 全息多模态理解
- Memory 教育记忆模型
- Teaching Policy 师者智能大模型
技术缺口
大模型拥有世界知识， 但没有学生状态。
传统大模型链路
问题 → 大模型 → 回答
MeetMind 师者智能链路
回到课堂现场——每一圈，都更懂这个人一点。
- 课堂现场
- 多模态状态理解
- 个体长期记忆
- 教学策略选择
- 学习结果反馈
- 更新对人的理解
- 回到课堂现场——每一圈，都更懂这个人一点。
| 当前大模型缺失 | MeetMind 技术 |
|---|---|
| 无法完整感知课堂中的人 | 全息多模态理解（视觉 · 听觉） |
| 无法跨时间形成个体模型 | 教育记忆模型 |
| 优化回答，不优化人的成长 | 师者智能大模型 |
MM-Perception · 全息多模态理解
把课堂还原为可计算的 "人—知识—情境"状态。
输入
核心技术
- 01长时课堂多模态时序对齐
- 02语义、声学、视觉与交互信号联合建模
- 03开放词汇情感理解
- 04多模态证据定位与自然语言解释
- 05课中低延迟实时转写，开口即定稿
输出
Classroom State Representation知识状态 + 认知状态 + 情感状态 + 证据位置
ACM Multimedia 2025 · MER2025MER-DES 描述式多模态情感理解赛道 · 第一名
验证了团队在多模态情感证据提取与开放式情感推理上的领先能力。
MM-Memory · 教育记忆模型
从学习事件流中，形成 可更新的个体模型。
输入：课堂状态 + 提问 + 错误 + 练习结果 + 用户反馈
记忆架构
- 情节记忆Episodic Memory保留某节课、某次错误的完整现场。
- 语义记忆Semantic Memory提炼知识掌握与概念关系。
- 认知记忆Cognitive Memory建模长期困惑、推理习惯与理解方式。
- 情感记忆Affective Memory建模情感状态随场景和时间的变化。
- 证据层Evidence Layer每条长期理解，都可以回到原始证据。
记忆要回答的五个问题
- 01什么值得写入？
- 02什么时候应该更新？
- 03发生冲突相信什么？
- 04什么已经过期？
- 05当前任务应该读取什么？
教育记忆不是"记得越多越好"。
输出
Dynamic Learner Model可追溯、可更新、可纠正的学习者状态。
MM-Teacher · 师者智能大模型
从"生成回答"，升级为 "选择教学行动"。
输入
在多个教学行动中，选择此刻最合适的一种
优化目标
- 传统语言模型
maximize P(next token) - 传统任务型 Agent
maximize task completion - 师者智能模型
maximize long-horizon learner development
同时优化：知识掌握、迁移能力、学习效率、情感状态、自主学习能力与长期成长结果。
输出
Teaching Policy对这个人，此刻最合适的下一步行动。
这才是"师者智能大模型"的技术含义—— 而不是一个更温暖的聊天模型。
训练闭环
最稀缺的数据结构： 状态—干预—结果。
互联网语料只有"问题—答案"；真实课堂给出更稀缺的"状态—干预—结果"。
状态 · 干预 · 结果
- 老师讲了什么
- 学生当时处于什么状态
- AI 采取了什么教学行动
- 学生之后是否真正学会
- 更新模型与个体记忆
- 状态 干预 结果
值钱的不是录音，是教学行动与学习结果之间的反馈信号。
产品入口
师者智能的 第一个产品现场。
用户今天获得
- 真正听过课的 AI 同学
- 基于课堂原话与板书的回答
- 困惑定位、时间回跳与证据引用
- 基于真实课堂生成的练习和复习
- 跨课堂持续积累的个人学习上下文
技术系统今天获得
- 连续多模态课堂输入
- 真实学习行为
- 个体状态变化
- 教学干预反馈
- 长期学习结果
MeetMind 是师者智能的产品入口、数据闭环与真实评测场。
技术壁垒
三层技术， 共同形成壁垒。
多模态感知能力 + 教育长期记忆 + 教学决策闭环 = 师者智能
01算法壁垒多模态情感推理、教育记忆与教学策略模型。
02数据结构壁垒不是普通内容数据，而是"状态—干预—结果"的长期序列。
03评测壁垒能够同时评估感知、记忆、教学行动和长期学习效果。
04产品闭环壁垒真实课堂中持续产生输入、反馈与验证结果。
路线图
从师者智能， 到人格智能平台。
- Phase 1 全息多模态理解
- Phase 2 教育记忆模型
- Phase 3 师者智能大模型
- Phase 4 人格智能平台
情感智能理解一个人的当下；人格智能理解一个人的连续性；师者智能让这种理解产生有益于人的行动。
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我们愿意讨论技术，而不是只展示一张架构图。