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2026年6月9日至12日，第30届太平洋(601099)-亚太知识发现与数据挖掘大会（PAKDD2026）在中国香港举行 。作为亚太地区最具影响力的数据科学与人工智能国际学术会议之一，PAKDD每年吸引全球顶尖学者与产业专家汇聚一堂 ，围绕数据挖掘、机器学习、人工智能与大数据应用等前沿领域展开深度交流 。
松鼠Ai智能老师首席科学家文青松博士受邀出席并发表题为“AgenticAITutorsforPersonalizedEducationatScale”（面向规模化个性化教育的自主AI智能老师）的主旨演讲 ，成为本届大会唯一来自中国AI教育企业的演讲嘉宾。出席本次会议并发表主旨演讲的其他嘉宾包括中国科学院院士 、南京大学教授兼副校长周志华，澳大利亚莫纳什大学ARCLaureateFellowGeoffWebb教授 ，上海人工智能实验室领军科学家胡侠博士 ，MetaRealityLabs首席科学家XinLunaDong博士 。
从学术技术角度看，文青松博士本次主旨演讲并非仅介绍单一产品应用 ，而是围绕“面向教育的智能体系统 ”提出了一套可被研究 、评测和复用的技术框架：以大模型和多模态模型为基础 ，以知识图谱、检索增强生成（RAG） 、学习者建模 、工具调用与多智能体协作为核心组件，进一步支撑诊断、教学 、反馈 、复习与路径规划的完整闭环 。这一框架将AI教育从“任务级能力 ”（如解题、批改 、生成材料）推进到“系统级能力”（如记忆 、规划、反思 、个性化与可解释决策） ，使自主AI教师具备更接近真实教学过程的连续推理与动态调控能力。
01AI教育角色的根本跃迁
文青松博士演讲的核心命题 ，是“自主AI智能老师”如何在真实教育系统中实现自主化运行 。这一命题背后，隐藏着AI教育角色的一次根本性跃迁——从“辅助工具 ”到“教学主体 ” 。
过去几年 ，教育科技领域的主流叙事聚焦于“AI辅助教师”：AI负责批改作业 、生成习题、提供答疑 ，教师仍然是教学的主导者。但文青松博士在演讲中呈现的技术路径指向一个更深远的方向——当大模型与智能体的能力足够强大，AI可以不再仅仅是教师的“助手 ”，而是能够独立承担知识传授、学情诊断 、路径规划等核心教学功能。
在演讲中 ，文青松博士进一步从学术分类体系梳理了大模型与智能体在教育中的关键应用：面向学生端 ，可承担问题求解（QuestionSolving） 、错误纠正（ErrorCorrection）与疑惑解释（ConfusionHelp）；面向教师端，可承担题目生成（QuestionGeneration）、自动评分（AutomaticGrading）与教学材料生成（MaterialCreation） 。这些任务共同构成了教育大模型从“内容生成 ”走向“教学决策”的基础能力谱系 。
更进一步 ，面向智适应学习场景 ，大模型与智能体不只是生成答案，而是与知识追踪（KnowledgeTracing） 、内容个性化（ContentPersonalization）和学习路径推荐相结合 ，根据学生的历史表现 、当前掌握状态和错误类型 ，持续更新学习者画像并决定下一步教学策略。
依托于松鼠Ai的大规模落地应用与实践，文青松博士向各界展示了这些自主AI智能老师如何通过松鼠Ai的多模态智适应教育大模型 ，实现与学生之间的持续互动 。其核心能力包括三个层面：微粒度知识图谱、个性化学习诊断与智适应学习路径优化 。三者共同构成了一个完整的教学闭环：学生“哪里不会 ” ，松鼠Ai便生成“个性化 ”的教学方案，再根据学习效果动态调整“下一步”的学习计划。
从系统架构上看 ，松鼠Ai的自主AI智能老师可被理解为“数据层—模型层—应用层 ”的三层闭环：数据层汇聚海量学习材料 、视频讲解 、测试题、练习题 、知识点图谱与学习历史；模型层以LargeAdaptiveModel（LAM）为核心 ，将多模态教育大模型 、知识图谱、RAG与AIAgents融合；应用层则面向学习推荐 、路径规划 、情绪互动、学习习惯培养和兴趣激发等真实教学任务 。其中，LAM的技术意义在于把大模型的推理能力和教育场景中特有的结构化知识、学生状态 、课程目标 、教学策略连接起来，形成可追踪、可调度 、可验证的教学智能体 。在智能体层面 ，系统进一步划分为数据分析智能体 、教学自动驾驶智能体、数学问答智能体 、文本理解与分析智能体等不同角色 ，并通过协作式AIagents完成任务分解 、证据检索、推理分析 、教学生成与反馈校验。这种多智能体范式有助于降低单模型端到端决策的不透明性，并提升复杂教育任务中的稳定性与可解释性 。
02规模化验证的技术底座
经过松鼠Ai多年的产业实践 ，这一技术路径已通过了大规模真实场景的部署验证 。十余年来 ，松鼠Ai的多模态智适应教育大模型基于超200亿条学习行为数据进行持续训练与迭代，能够以微颗粒精度识别学生的知识薄弱点 ，并精准推荐下一步的学习内容。
具体到错误诊断任务 ，松鼠Ai采用了微颗粒标签体系，将学生作答结果映射到知识点标签 、一级/二级知识点标签、MCM能力标签和错误原因标签等多个维度 。相比传统“对/错 ”式粗粒度评分 ，这种标签体系能够把一次错误拆解为可解释 、可干预的教学信号 ，从而支持后续的精准讲解 、针对性练习和薄弱点追踪 。松鼠Ai围绕“题目—学生作答—错误检测与分析—引导式纠错”建立多模态错误原因分析流程。其关键技术组件包括多智能体草稿探测（multi-agentdraft-probing）、错误案例池（errorcasepool）和多轮对话系统，能够对学生草稿中的隐性推理链进行分析 ，并通过苏格拉底式追问引导学生完成自我修正。
截至目前 ，松鼠Ai已累计服务超过4300万用户，覆盖6万所公立学校，其多模态智适应教育大模型经安永、沙利文 、IDC等权威第三方机构评估达到L5级 ，无需真人辅助即可完成诊断 、教学、反馈全闭环 。
值得关注的是 ，松鼠Ai的技术验证是在千万级用户的日常使用中完成的 。这种“从产业实践中提炼理论框架，再回到产业实践中验证 ”的路径 ，构成了文青松博士演讲中最具说服力的实证支撑。
03产业实践与学术前沿的对话
会议期间 ，中国科学院院士 、南京大学教授兼副校长周志华也发表了一场关于“Learnware ”的主旨报告 。作为在集成学习 、多标记与弱监督学习领域作出系统性、原创性贡献的学者，周志华在演讲中提出了一个极具前瞻性的构想：在未来由全球开发者贡献的海量模型中 ，如何通过“模型+规约”的学件范式 ，让分散的小模型被有效识别 、复用甚至重组，以解决新用户的学习任务 。这一思考指向了AI基础理论层面的核心命题——模型协作与知识复用。
而文青松博士演讲所呈现的“自主AI智能老师” ，则是在教育这一具体场景中 ，对同一问题的实践性回答：当AI智能体需要在真实课堂中独立运行，它应当如何与学生持续互动 、如何诊断错误、如何动态调整教学路径？如果说周志华院士的“学件 ”是在思考“模型如何被复用 ”的通用框架 ，那么文青松的“自主AI智能老师”则是在回答“模型如何在教育场景中被信任 ”的具体命题 。两者的同台 ，恰好构成了AI从学术研究走向产业落地的完整图景 。
在更广泛的学术共同体层面，文青松博士还强调了面向教育智能体的标准化问题。当前AI教育部署容易出现碎片化 、不可互操作 、伦理与教学行为不一致、机构知识难以沉淀等问题；因此，仅有强大的基础模型并不足够 ，还需要能够约束智能体身份 、教学角色 、领域模型、学习者模型、交互协议和记忆机制的“中间层 ”标准 。
演讲中提到的IEEEP3428正是面向这一问题的标准化尝试：它将教育智能体定义为可组合 、可检查 、可迁移的系统单元 ，通过AgentIdentity&Role、PedagogicalModel&Memory 、DomainModel 、LearnerModel&Portfolio、InteractionModel等模块，为未来教育平台 、基础模型和教学框架之间的协同提供接口 。这一标准化方向具有明确的学术价值：一方面 ，它有助于推动不同教育智能体之间的可复用与可评测；另一方面 ，它也使个性化教学不再依赖单一平台的封闭实现，而是可能形成跨学校 、跨平台、跨模型的可持续教育AI生态。
值得一提的是 ，文青松博士曾任职阿里巴巴 、高通 、Marvell等全球顶尖科技企业 ，目前同时担任牛津大学博士生导师、IEEESMC学会控制论方向副主席 、IEEECIS时间序列与时空数据AI工作组主席 、INNSAIforEducationSection副主席等学术职务，同时 ，文青松博士已在NeurIPS、ICML、ICLR 、ACL 、AAAI、KDD等顶级会议与期刊发表超200篇论文 。
文青松博士此次受邀参加PAKDD2026并担任主旨演讲嘉宾 ，标志着松鼠Ai在AIforEducation领域的技术积累与学术影响力已获得国际顶级学术会议的高度认可 。当“自主AI智能老师”从松鼠Ai的真实课堂走向PAKDD的学术讲台，中国AI教育的规模化实证经验 ，正在转化为可供全球学术界与产业界共同借鉴的学术成果。
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