LLM 與 Maple：開啟 STEM 教育科研新范式

在當今數字化浪潮下，教育與科研領域正面臨著前所未有的變革機遇。大語言模型（LLM）的橫空出世，為知識生成、問題求解等帶來了全新思路；而數學軟件 Maple 以其強大的符號計算、動態可視化能力，在科學、技術、工程和數學（STEM）教育科研中占據重要地位。當 LLM 與 Maple 深度融合，會碰撞出怎樣的創新火花呢？

LLM 在教育與科研中的多元應用

LLM 憑借其海量的數據訓練和精巧的算法設計，能夠快速生成知識內容，在教育場景中可輔助學生拓寬知識面、激發學習靈感，為個性化學習路徑規劃提供參考。例如，學生在學習物理電磁學時遇到難題，LLM 能生成相關概念解釋、例題演示等學習素材，幫助學生攻克難關。

在科研領域，LLM 可助力論文撰寫，從文獻綜述梳理、研究方法闡述到結論總結，為科研人員提供文本框架和思路啟發，提升科研效率，使科研人員能將更多精力投入到核心研究創新環節。

Maple 的獨特技術優勢

Maple 作為數學軟件領域的佼佼者，符號計算是其看家本領。無論是解代數方程、求微積分，還是處理復雜的矩陣運算等，Maple 均能精準、高效地給出符號形式的解，為數學理論研究和模型推導提供堅實支撐。

動態可視化功能讓抽象的數學概念和數據關系變得直觀可見。通過繪制二維、三維圖形，研究人員能清晰觀察函數圖像變化、物理系統演化等過程，快速洞察問題本質，輔助決策制定。例如，在研究流體力學中的渦旋運動時，Maple 可將復雜的流場變化以動態圖像呈現，幫助工程師更直觀地理解流動特性。

其 AI 接口擴展更是為與 LLM 協同創造了便利。例如，LLM 可驅動 Maple 代碼生成，科研人員只需用自然語言向 LLM 描述所需數學模型代碼，LLM 便能生成初步代碼框架，再導入 Maple 進行調試優化和計算執行；又如，通過 AI 命令 Chat，可實現與分子科學問題的交互式探索，讓科研流程更順暢高效。

LLM + Maple 協同方案的實踐潛力

在協同工作流程中，LLM 首先根據用戶需求生成數學問題描述，經由代碼生成模塊轉化為 Maple 可識別的代碼形式，Maple 接收代碼后迅速開展計算分析，并以動態可視化圖形展示結果，此時若用戶對結果有進一步優化要求，可再次借助 LLM 調整問題描述和代碼，形成高效閉環。

以復雜方程求解為例，LLM 能依據輸入的方程特點和求解目標，生成相應的 Maple 求解代碼，Maple 執行計算后，將解的分布、軌跡等通過圖形呈現，若解存在不合理之處，LLM 可輔助分析原因并修正代碼，直至得到滿意結果。

這種協同模式為 STEM 教育科研開辟了新路徑，不僅解決了教育場景中個性化教學資源匹配難題，還助力科研人員應對復雜建模與深度分析挑戰，加速教育數字化轉型，提升科研成果產出效率，推動 STEM 領域在人工智能時代邁向新高度，讓我們共同期待二者融合帶來的更多技術突破與創新實踐。

在線研討會

聚焦大語言模型（LLM）與數學軟件Maple的深度融合，探討如何通過AI與符號計算技術的協作，解決教育場景中的個性化教學難題、科研領域中的復雜建模與分析挑戰，推動教育數字化轉型與科研效率提升。

會議日程：

• LLM在教育與科研中的應用：知識生成、論文輔助
• Maple的獨特價值：符號計算、動態可視化、AI接口擴展（如LLM驅動代碼生成、通過AI命令Chat實現分子科學問題交互等）
• ?LLM+Maple的協同方案：LLM生成數學問題→代碼生成→Maple計算與可視化→反饋優化
• 操作展示：復雜方程求解的LLM-Maple協作流程，用LLM生成數學模型描述→導入Maple執行計算→結果可視化與修正

會議鏈接｜5月21日｜15:00?https://link.zhihu.com/?target=https%3A//meeting.tencent.com/dm/un1SafhZ8GkZ

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