UIGEN-T1
UIGEN-T1是一款专为生成 HTML 和 CSS 前端组件设计的大型语言模型，通过链式推理自动构建登录页、仪表板、表单等静态 UI 结构。支持自然语言提示，适合低代码平台集成与前端原型设计，无需手写代码即可实现高效界面初稿生成。
TheoremExplainAgent简介
TheoremExplainAgent是什么？
TheoremExplainAgent（TEA）是滑铁卢大学、Votee AI等机构开源的一个AI双智能体系统，专为数学、物理、化学、计算机等 STEM 学科生成长格式、多模态可视化讲解视频。通过规划代理生成脚本与分镜，编码代理利用 Manim 渲染动画，并配合配音呈现定理推理过程，揭示纯文本解释中易被忽略的逻辑漏洞。内置 TheoremExplainBench 数据集，涵盖 240 个定理与 68 个细分领域，适用于教育内容制作、学术传播与自学辅助。
核心特点
- 双智能体协作：规划代理生成讲解脚本、分镜和旁白内容，编码代理用 Manim 自动生成 Python 动画脚本并渲染视频。
- 多模态解释：结合文字、语音、动画，让抽象概念更易理解，可暴露文字推理中隐藏的逻辑错误。
- 跨学科覆盖：数据集 TheoremExplainBench 涵盖 240 个定理，涉及数学、物理、化学、计算机科学等 68 个细分领域
- 可量化评估：从准确性、深度、逻辑流畅度、视觉相关性、元素布局等 5 个维度自动打分
- 长视频生成能力：可生成 5 分钟以上的完整教学视频，而非几秒钟的短片段
适用场景
- 教育内容制作：课堂、在线课程的可视化定理讲解
- AI 推理可解释性研究：用视频揭示模型推理过程中的漏洞
- 学术传播：将复杂科研成果转化为大众易懂的动画视频
- 自学辅助：帮助学生更直观地理解抽象定理
项目地址
项目官网：https://tiger-ai-lab.github.io/TheoremExplainAgent/
GitHub仓库：https://github.com/TIGER-AI-Lab/TheoremExplainAgent
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/TheoremExplainBench
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.19400
数据评估
关于TheoremExplainAgent特别声明
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与TheoremExplainAgent相关工具
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一款开源的命令行工具，专门用于为扫描版PDF添加隐藏的文本层。通过光学字符识别（OCR）技术，将图像文字转换为可搜索、可复制的文本信息，同时完整保留原始文档的排版格式。
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Twitter Card是一个在线推文卡片生成器，用户可以将推文转换为精美的分享卡片，支持自定义背景和专业设计，方便在其他社交平台上分享推文内容。只需粘贴一个推文 URL，它可以 自动抓取网页信息，并在推文中展示 图片、视频、摘要、应用下载链接 等内容，使推文更具吸引力。
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