LLM 与 Maple：开启 STEM 教育科研新范式
在当今数字化浪潮下，教育与科研领域正面临着前所未有的变革机遇。大语言模型（LLM）的横空出世，为知识生成、问题求解等带来了全新思路；而数学软件 Maple 以其强大的符号计算、动态可视化能力，在科学、技术、工程和数学（STEM）教育科研中占据重要地位。当 LLM 与 Maple 深度融合，会碰撞出怎样的创新火花呢？
LLM 在教育与科研中的多元应用
LLM 凭借其海量的数据训练和精巧的算法设计，能够快速生成知识内容，在教育场景中可辅助学生拓宽知识面、激发学习灵感，为个性化学习路径规划提供参考。例如，学生在学习物理电磁学时遇到难题，LLM 能生成相关概念解释、例题演示等学习素材，帮助学生攻克难关。
在科研领域，LLM 可助力论文撰写，从文献综述梳理、研究方法阐述到结论总结，为科研人员提供文本框架和思路启发，提升科研效率，使科研人员能将更多精力投入到核心研究创新环节。
Maple 的独特技术优势
Maple 作为数学软件领域的佼佼者，符号计算是其看家本领。无论是解代数方程、求微积分，还是处理复杂的矩阵运算等，Maple 均能精准、高效地给出符号形式的解，为数学理论研究和模型推导提供坚实支撑。
动态可视化功能让抽象的数学概念和数据关系变得直观可见。通过绘制二维、三维图形，研究人员能清晰观察函数图像变化、物理系统演化等过程，快速洞察问题本质，辅助决策制定。例如，在研究流体力学中的涡旋运动时，Maple 可将复杂的流场变化以动态图像呈现，帮助工程师更直观地理解流动特性。
其 AI 接口扩展更是为与 LLM 协同创造了便利。例如，LLM 可驱动 Maple 代码生成，科研人员只需用自然语言向 LLM 描述所需数学模型代码，LLM 便能生成初步代码框架，再导入 Maple 进行调试优化和计算执行；又如，通过 AI 命令 Chat，可实现与分子科学问题的交互式探索，让科研流程更顺畅高效。
LLM + Maple 协同方案的实践潜力
在协同工作流程中，LLM 首先根据用户需求生成数学问题描述，经由代码生成模块转化为 Maple 可识别的代码形式，Maple 接收代码后迅速开展计算分析，并以动态可视化图形展示结果，此时若用户对结果有进一步优化要求，可再次借助 LLM 调整问题描述和代码，形成高效闭环。
以复杂方程求解为例，LLM 能依据输入的方程特点和求解目标，生成相应的 Maple 求解代码，Maple 执行计算后，将解的分布、轨迹等通过图形呈现，若解存在不合理之处，LLM 可辅助分析原因并修正代码，直至得到满意结果。
这种协同模式为 STEM 教育科研开辟了新路径，不仅解决了教育场景中个性化教学资源匹配难题，还助力科研人员应对复杂建模与深度分析挑战，加速教育数字化转型，提升科研成果产出效率，推动 STEM 领域在人工智能时代迈向新高度，让我们共同期待二者融合带来的更多技术突破与创新实践。
在线研讨会
聚焦大语言模型（LLM）与数学软件Maple的深度融合，探讨如何通过AI与符号计算技术的协作，解决教育场景中的个性化教学难题、科研领域中的复杂建模与分析挑战，推动教育数字化转型与科研效率提升。
会议日程：
- LLM在教育与科研中的应用：知识生成、论文辅助
- Maple的独特价值：符号计算、动态可视化、AI接口扩展（如LLM驱动代码生成、通过AI命令Chat实现分子科学问题交互等）
- LLM+Maple的协同方案：LLM生成数学问题→代码生成→Maple计算与可视化→反馈优化
- 操作展示：复杂方程求解的LLM-Maple协作流程，用LLM生成数学模型描述→导入Maple执行计算→结果可视化与修正
会议链接｜5月21日｜15:00
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