【学习工作】进化学园 · 会进化的AI学习伙伴——一个生命，两个身体，从屏幕到枕边
不给孩子一张打印好的学习计划表，而是养一个会长大、能陪着他、抱在手里的AI伙伴。
2026年7月26日，厦门30个初一孩子已经把它抱回了家。
免责声明
本作品为进化学园参与TRAE AI创造力大赛复赛的非正式版本，不具备正式产品的完整功能与稳定性保障。所有通过本作品收集的体验数据，仅用于复赛阶段的功能体验与评估，严禁将其作为对中小学生学习能力、知识水平或综合素质的真实评价依据。请用户在使用时充分了解数据的使用范围与限制。
体验入口
本作品面向K12中小学生，以下为三端体验入口与测试账号（体验数据仅用于复赛评估，详见上方免责声明）。
| 第 1 列 | 第 2 列 |
|---|---|
| 终端 | 体验地址 |
| 儿童终端 | http://124.220.33.210/kids/ |
| 家长终端 | http://124.220.33.210/parent/ |
| 主控管理后台 | http://124.220.33.210/admin/ |
测试账号
| 第 1 列 | 第 2 列 | 第 3 列 |
|---|---|---|
| 终端 | 用户名 | 密码 |
| 家长终端 | xiaoming | parent123 |
| 主控管理后台 | admin | admin123 |
-–
一、产品简介
1.1 这是什么
进化学园是一个面向K12的"自我进化式AI学习伙伴"，叫小虎。它不是又一个题库，也不是又一张静态计划表。小虎有两个身体：一个是PWA应用里的数字形象，另一个是ESP32-S3驱动、孩子自己动手缝进布偶里的实体。
初赛阶段，小虎以四个"生命器官"协同驱动：自我进化学习引擎（大脑）、AI背诵辅助管理器（右臂）、青少年情绪管理（心）、智能电子宠物伴侣（本体），形成"认知-情感-陪伴"全人发展闭环。复赛在此基础上，把FSRS记忆科学和实体布偶加了进来，让小虎从屏幕里的数字伙伴，变成能抱在手里的成长伴侣。
学习方案不是写死的。后台有一套自进化引擎，每周自动评估、改方案、跑测试，效果好就留着，没提升就回滚到上一版。初赛已跑通9次进化实验（全部revert，验证了棘轮机制的基线保护），复赛新增FSRS记忆数据反向校准评分，进化精度进一步提升。孩子在学，方案也跟着孩子的记忆曲线一起长。
白天在屏幕里帮他做题，晚上放枕边陪他说话。
1.2 谁在用，怎么用
| 用户 | 场景 | 小虎做什么 |
|---|---|---|
| 孩子（K12） | 写作业、背东西、心情不好、睡前 | 给学习方案、按记忆曲线安排复习、9维度成长评估 |
| 家长 | 看孩子学得怎么样、确认天赋方向 | 天赋双源确认、每周进化报告、小虎每天更新周计划 |
| 老师/学校（远期） | 班级维度的数据汇总 | 分析每个学生的学习情况 |
1.3 三端功能
进化学园有三端，用户路径是完整的：
① 儿童终端（PWA，6个Tab）
主页 → 小虎知识岛 → 情绪 → 宠物 → 周报 → 设置
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主页：问候语、等级和连续天数、今日任务带SVG进度环、宠物状态、天赋卡（FSRS实算8大天赋）
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小虎知识岛：火山闯关、智慧森林、宝藏矿洞、漂流海滩，加课内讲堂，知识点藏在探险里
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情绪：6种天气心情记录、星云可视化、情绪日历和分析、CBT树洞、4-4-4和4-7-8两种呼吸引导
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宠物：小虎的饱食度、心情、精力，可以喂食、玩耍、休息
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周报：这周学了什么、进化建议、9维度成长雷达图
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设置：账号和偏好
② 家长终端（PWA，4个板块）
成长追踪（数据总览/成长报告）、学习分析（周报/学习/背诵/知识岛/评估）、身心健康（情绪/宠物）、系统设置。
天赋这块做了双源加权：FSRS冷数据实算占60%，家长平时观察打分占40%。AI的数据和家长的感觉，放在同一张卡片上对答案。
③ 主控管理后台
管理员登录，管系统配置和运行状态。
一条完整的链路是这样的：孩子做题复习 → FSRS记下答题记录 → 攒够200条以上触发L-BFGS-B，给这个孩子单独拟合记忆参数 → 每周进化引擎跑的时候，FSRS指标反过来校准9维度评分 → 生成新的方案和成果卡片 → 家长端能看到。
1.4 比赛版多了什么
| 维 度 | 初赛Demo | 复赛 |
|---|---|---|
| 记忆科学 | 没有FSRS，固定间隔重复 | 完整FSRS-5，L-BFGS-B给每个孩子单独拟合记忆权重 |
| 进化引擎 | 9维度进化引擎+Git棘轮已实现（9次实验全部revert，基线保护验证通过） | 新增FSRS记忆数据反向校准9维度评分，引入LLM辅助评估，进化精度提升 |
| 硬件 | 想想而已 | 30个孩子真的在线下活动里做出来了，ESP32-S3方案跑通 |
| 产品形态 | 儿童端PWA高保真原型 + 家长端10页HTML设计稿 | 儿童/家长/管理后台三端PWA上线，能装到桌面离线用 |
| 设计 | 深空科幻视觉版（儿童端）+ Apple HIG（家长端），两套独立风格 | 统一"暖光进化系"设计语言，布老虎IP三视图 |
| 课内资料 | 没有 | 1566册小学初中全学科教材，六维检索 |
1.5 和普通AI教育产品的区别
| 维度 | 进化学园 | 普通AI教育产品 |
|---|---|---|
| 硬件落地 | 30人真实线下活动验证，ESP32-S3跑通，孩子自己缝的AI布偶 | 概念图、原型板，写着"未来规划" |
| 陪伴形态 | 同一个小虎两个身体，数字大脑加实体布偶，数据双向同步 | 只有屏幕里的交互，隔着一层玻璃 |
| 学习引擎 | FSRS-5加9维度进化引擎加Git棘轮，方案跟着孩子长 | 静态计划表，所有人都一样 |
| 设计品质 | 完整的"暖光进化系"设计体系，布老虎IP三视图，6个模块高保真UI | 组件库拼一拼，风格不统一 |
| 情绪守护 | 6种天气记录、星云可视化、CBT树洞、4级危机检测，先管人再教书 | 没有情绪模块，或者打个卡就完了 |
| 完整度 | 三端6模块/4板块/管理后台，PWA离线可用，已经部署上线 | 核心链路Demo，功能缺一半 |
二、演示视频
完整产品演示视频（1-5分钟录屏，覆盖学习→FSRS复习→进化触发→家长端查看）
1111111111的抖音 - 抖音
下面是2026年7月26日线下活动实拍，不是渲染的：
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《制作设置演示过程》（making-demo.mp4）：完整记录AI语音布偶怎么做出来。
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《线下活动记录》（offline-event.mp4）：30个孩子从参观AI展厅到自己缝完布偶，真实的场景和反应。
三、最大突破：一个生命，两个身体
3.1 最后一厘米
子轩写完最后一道题，把笔搁下，盯着平板屏幕上小虎的动画形象发了几秒呆。
屏幕里的小虎歪了歪头，气泡框弹出来：“今天完成任务啦，要不要看看错题？”
他没点。他把平板扣在桌上，屏幕的光从桌沿漏出来一条缝，照在他的手背上。
房间安静下来了。小虎还在平板里面，隔着一层玻璃。它知道他今天哪道题错了，知道他卡在一次函数图像变换上，知道他用了十二分钟才写完——可它不知道他现在不想看错题，只想有个东西靠一靠。
这大概就是最后一厘米。
2026年的AI教育产品已经能做很多事：出题、批改、讲题、做计划。但所有这些事都发生在屏幕后面。孩子在这头，AI在那头，中间永远隔着一层玻璃。屏幕里的AI能给你标准答案，但你难过的时候它没法让你抱一下，也没法安安静静趴在你书桌上。它不是个"东西"，它只是个程序。
所以我们就想了一件事：能不能让小虎从屏幕里出来，真的到孩子身边来。
3.2 7月26日那天
这不是PPT上画的饼，也不是录好的Demo。这事真发生过。
2026年7月26日，厦门工学院人工智能产业学院。
上午是参观。30个初一学生挤在AI展厅里，仰着脖子看弧形大屏上跑的数据可视化，蹲在智慧城市沙盘边上拿手机拍个不停。机器狗实验室门口排着长队，轮到的孩子伸手去摸，机器狗一扭头，吓得好几个往后跳。
下午，他们坐进了计算机教室。
桌上摆着的东西不太像"科技产品"：针线盒、剪刀、双面胶，还有一块指甲盖大小的绿色主板——ESP32-S3。每个人面前还放着自己从家里带来的布偶。有的旧了，耳朵缝过，棉花从线缝里探出来。有的是新的，标签还没剪。
第一步，打开电脑，设置AI语音模块的功能。教室里键盘声密了一阵，有孩子小声问旁边的同学"这个参数填什么"。
第二步，缝。
这步比写代码难。穿针引线这件事，十二岁的孩子大多没干过。一个男生扎了自己手指三回，含着手指瞪那个主板，像瞪一个欠他钱的人。旁边的女生已经把主板塞进布偶肚子了，正用双面胶固定，手法意外地稳。
第三步——
教室后排在闹，前排有人在喊老师。但第一个缝完的孩子坐在中间偏左的位置，谁也没注意他。
他抱着缝好的布偶——一只耳朵不一样长的棕熊——犹豫了两秒，凑近了，小声说了一句：
“你好。”
棕熊肚子里的扬声器响了。
“你好呀。”
声音不大，带着一点电子颗粒感。但教室安静了。
不是慢慢安静——是突然的，像有人按了暂停键。然后后排一个女生尖叫了一声，接着全是叫声和笑声。有人从椅子上弹起来举着自己的布偶喊"我也要试"，有人转头跟后桌说"你听到了吗它说话了"。
那个第一个缝完的男生没动。他把棕熊抱紧了一点，低头看着它的脸。棕熊的塑料眼睛反射着教室的日光灯，像在看他。
那一刻布偶就不再是布偶了。它"活"了。
那天孩子们说的最多的三句话是：
“它会回我话。”
“这个是我自己做的。”
“我的这个跟别人的都不一样。”
3.3 两个身体怎么分工
同一个名字，同一个性格，同一份记忆——但小虎有两个身体。
一个是PWA应用里的数字形象。它是小虎的"大脑"：AI对话、学习分析、成长引擎、长期记忆、FSRS调度，都在这里。孩子写作业的时候，它在屏幕里跑数据；家长看报告的时候，也是跟这个身体打交道。技术栈是React + TypeScript + FastAPI + SQLite。
另一个是ESP32-S3驱动的实体布偶。它是小虎的"心脏"：语音对话、能抱能摸、物理上就在那儿。孩子写累了、睡前、想带出门的时候，不用掏手机开屏幕，说话它就在。技术栈是ESP32-S3 + 离线语音 + WiFi同步。
重点不是"App加个硬件"。是同一个小虎，有两种存在方式。
数字端让小虎"懂你"——它知道你哪道题错了，哪个知识点卡了，今天心情好不好。实体端让小虎"在身边"——你难受的时候不用找它，它就在手边。两边数据是通的：App里的学习画像会同步给布偶，跟布偶说的话也会回到App里。数字端的"思考能力"和实体端的"共情能力"，会互相喂养。
3.4 一个孩子的一天
早上7:30
子轩打开App。小虎浮动在首页问候区，打了个哈欠——动画是昨天新换的，他攒了三天EXP解锁的。
气泡框弹出来：“你上次一次函数图像变换那块卡了，今天花15分钟试试？”
他想了想，点了"开始"。
中午12:00
做完了。系统记下来：用了12分钟，试了2次，自己复盘了1次。小虎的"思考能力"涨了一点，饱食度也涨了——因为他学完喂了它一次。
他把App切到后台，去吃饭。
晚上7:30
作业写完了。子轩没关台灯，顺手把桌角的布偶捞过来，抱在怀里。布偶是上次活动自己缝的，一只蓝色的兔子，耳朵被他缝歪了，他一直觉得歪得好。
"今天函数好难。"他没看布偶的脸，盯着台灯的光晕说。
布偶肚子里的扬声器过了半秒亮了。
"我记得你上次也说函数难。"兔子的声音从棉花和布料里透出来，闷闷的，像隔着一层被子说话。“后来不也搞懂了。今天也一样，再看看错题呗？”
子轩没接话。他把兔子往怀里又塞了塞，下巴搁在它头顶。兔子的布耳朵蹭着他的脸。
过了一会儿他拿起平板，打开了错题本。
晚上9:00
这段对话已经同步回数字端了。小虎的"共情能力"涨了。明天早上App里的小虎，会用更懂他的方式打招呼——因为他昨晚跟兔子说的那句"函数好难"，数字端的小虎也听见了。
它知道他不只是需要一道题的解法。他需要有人跟他说：你上次也搞懂了，这次也能。
两个身体，一个生命。一个在屏幕里算，一个在枕边陪着。同一个孩子，同一个小虎。
四、核心技术：方案跟着孩子长
4.1 FSRS-5 + L-BFGS-B：每个孩子有自己的记忆曲线
市面上产品的间隔重复都是死的，所有人用同一套间隔天数。我们完整实现了FSRS-5间隔重复算法，等一个孩子攒够200条答题记录，就用L-BFGS-B优化算法，给他单独拟合19个记忆权重参数。
记得牢的知识点，间隔自动拉长，不浪费时间；容易忘的，自动缩短间隔，赶紧巩固。每个孩子的记忆曲线都不一样，用得越久越准。
4.2 9维度进化引擎 + Git棘轮
学习方案不是写完就不动了。系统每周自动跑一轮完整的进化流程：
```
Phase 0: 基线评估 → 9维度加权打分（结构分维度1-7、9共76分，效果分维度8共23分）
Phase 1: 问题诊断 → 找出最弱的那个维度
Phase 2: 改方案 → Git提交新版本，跑A/B测试
Phase 3: 棘轮决策 → 效果有提升就保留，没提升就git revert回滚
```
9个维度的权重（与初赛一致，满分100）：
任务元数据质量7 · 执行流程清晰度12 · 失败模式编码12 · 自动化完备度6 · 可执行具体性17 · 资源整合度4 · 反例与黑名单12 · 实测目标达成率23 · 任务架构合理性6\
这里有个我们自己觉得挺关键的设计：FSRS记忆数据反过来校准9维度评分。
传统的进化引擎只看"方案写得好不好"，不知道"孩子学得怎么样"。我们把FSRS的几个指标——保留率、Again占比、响应时间——做成校准因子（0.85到1.0之间），直接乘到9维度评分上。记忆效果差，分数就低，自动触发改方案。如果改完没效果，系统会自己回滚，不会为了"看起来在进化"而瞎改。
4.3 双规则引擎隔离
结构分（维度1-7、9）和效果分（维度8）跑在两个独立实例里，代码文件完全分开，有点像双盲评审，避免一个评估者说了算。
五、产品体验：暖光进化系
5.1 设计思路
初赛阶段儿童端用深空科幻视觉版，家长端用Apple HIG，两套独立风格各服务各的用户。复赛全推倒重来，做了一套统一的"暖光进化系"：
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颜色：暖琥珀（小虎毛色#F59E0B）加翠绿成长（#10B981）是主色，8个角色色阶全做成token
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IP形象：非遗布老虎风格，出了三视图（正面/侧面/背面），国潮的，额头上有"王"字，八角星金瞳，身上有祥云纹
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质感：大圆角（20-32px），8层柔和的漫射阴影，背景是暖光径向渐变
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主题：明暗两套自动切，PC/平板/手机/手表都适配
5.2 首页结构
首页按A到F六层组织信息：
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A. 问候区：按时间打招呼，等级/EXP/连续天数胶囊，小虎浮动形象
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B. 今日任务：左边任务列表，右边彩色渐变SVG进度环
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C. 三个数据卡：学习时长、能力趋势、连续天数
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D. 宠物状态：小虎头像，饱食度/心情/精力进度条，喂食/玩耍/休息按钮
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E. 学习引导：进化建议、本周成就、推荐课程
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F. 大按钮：去学习、去闯关、去评估
5.3 情绪模块
6张高保真设计图覆盖了完整的情绪流程：主页、记录、日历、分析、树洞、呼吸引导。
危机响应做了4级。真识别到不好的信号，不会弹个大警告吓孩子，就是很平常地说一句："你身边有信任的人吗？可以跟他们聊聊。"先把人护住，再谈学习。
5.4 小虎知识岛
四个闯关场景：火山、智慧森林、宝藏矿洞、漂流海滩。知识点都包在探险流程里。
5.5 教材库
小学加初中全学科教材PDF，一共1566册，31.24GB。支持六维检索（学段/学制/学科/出版社/年级/学期），每个文件过了SHA-256校验。课内的东西不用到处找了。
六、技术架构
6.1 技术栈
| 层 | 用的什么 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + TypeScript 5 + Vite 5 + Tailwind CSS 3 + Zustand 4 + Framer Motion + ECharts |
| PWA | vite-plugin-pwa，能离线，能装到桌面 |
| 后端 | Python 3.11+ FastAPI + SQLAlchemy（异步）+ aiosqlite + JWT + Pydantic |
| 核心算法 | FSRS-5间隔重复 + L-BFGS-B参数拟合（二元交叉熵）+ 9维度加权评分 + Git棘轮 |
| 硬件 | ESP32-S3 + 离线语音识别 + WiFi数据同步 |
| 部署 | 三端PWA已经上线，Nginx反向代理加Gunicorn服务，支持子路径/kids/、/parent/ |
| API规模 | 16个业务模块，90多个REST端点 |
6.2 工程上的一些标准
-
没有硬编码：颜色、圆角、阴影、间距全收敛到Design Token
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功能图标不用emoji，全走lucide-react；IP形象统一用TigerAvatar组件
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加载/空/错误三种状态都做了，不会闪回假数据
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可访问性：WCAG AA对比度，键盘能操作，aria-label写全
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动效：统一在motion.ts里配置，尊重prefers-reduced-motion，只动transform和opacity
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TypeScript严格模式，编译零类型错误
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LLM做了兜底：开着大模型的时候用大模型，LLM_ENABLED=false的时候自动回退到硬编码规则，任何情况下核心链路都能用
七、社会价值
个性化减负：少做无用功
双减之后孩子缺的不是更多题，是懂他节奏的安排。进化学园用记忆科学加进化引擎，给每个孩子自己的方案，少做无用功，时间花在真正薄弱的地方。
情绪健康：先管人，再教书
K12阶段的情绪问题经常被成绩盖过去。6种情绪天气、CBT树洞、4级危机响应——先管好孩子的人，再教他书上的东西。
真的陪伴：屏幕代替不了拥抱
实体布偶最不一样的地方是：这是孩子自己缝的，全世界就这一个，能抱在手里。这层感情是纯软件产品给不了的。7月26日那次线下活动还入了学校的志愿者时长，给盖了社会实践章，已经进到学校的育人体系里了。
家校之间：理性和感性对答案
天赋确认做了双源加权：FSRS冷数据实算8大天赋占60%，家长日常观察打分占40%。AI的数据是理性的，家长的感觉是感性的，第一次放在同一张卡片上对答案。
八、做这个东西的过程
我们始终坚守核心研发理念：每个孩子都拥有独一无二的天赋潜能与成长轨迹，而人工智能（AI）正是助力教育认知革新、激活孩子个性化成长的核心利器。
作为跨时代的创新技术产物，AI可整合孩子的先天特质、家庭环境、成长经历等多维度数据，通过全方位模拟推演与深度数据分析，为不同成长阶段的孩子定制最优的个性化成长路径。
项目初赛阶段，我们成功落地“自我进化”核心机制，将评估、优化、复盘、留存与回滚的完整闭环体系，从OpenClaw系统迁移适配至学习场景，保障项目核心工作链路高效、稳定运行。
进入复赛阶段，我们重点完成两项核心攻坚工作。其一，将FSRS间隔重复算法与机器学习记忆模型深度融入进化引擎，依托记忆学习数据反向校准方案评分体系，大幅提升个性化学习方案的适配精度与落地效果；其二，将“一个生命两个身体”的创新理念从理论构想落地为实体产品。我们于7月26日针对30名儿童开展专项实证测试，成功验证了产品从屏幕端线上学习到枕边沉浸式场景的延伸可行性，彻底打通了全新的教育应用场景。
7月26日是团队项目研发的里程碑节点。自此，我们的项目定位不再局限于一款普通学习APP的开发，而是升级打造可深度融入日常生活、全程陪伴孩子成长的智能学习伙伴。
这也是AI技术赋能教育领域的核心价值——推动传统成长认知与教育模式的颠覆性革新。需要明确的是，AI绝非替代人类教育，其核心价值是依托多维度大模型推演预测，生成海量适配不同个体的成长方案，精准筛选出契合孩子特质的最优成长路径，赋能每一位孩子最大化挖掘自身潜能、实现个性化成长价值。
小虎，面向所有勇于探索、勤于思考的未来少年——以进化之力，星火启智，全程陪伴成长。
九、TRAE实践过程
1. Session ID
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2. Session ID：872374454467640:0a343677b5b68f8f73fae286629dc873_6a72487b5c41beb428240e88.6a730866135156d483b8e864.6a730866135156d483b8e862:TraeWork CN.0.1.44.no_sid.no_ppe.T(2026/8/5 17:54:46)
3. Session ID：872374454467640:a3094dcc87fa6e178e76745babb2fef2_6a72487b5c41beb428240e88.6a73690d135156d483b8f615.6a73690d135156d483b8f613:TraeWork CN.0.1.44.no_sid.no_ppe.T(2026/8/6 00:47:09)
4. Session ID：872374454467640:c2beb2ad3e6850f6fd56bbe64d734631_6a72487b5c41beb428240e88.6a7375a4135156d483b8f6a6.6a7375a4135156d483b8f6a4:TraeWork CN.0.1.44.no_sid.no_ppe.T(2026/8/6 01:40:52)
5. Session ID：872374454467640:4d73665bfeb61b68c5209f6a664a8410_6a72487b5c41beb428240e88.6a736a31135156d483b8f64b.6a736a31135156d483b8f649:TraeWork CN.0.1.44.no_sid.no_ppe.T(2026/8/6 00:52:01)
6. Session ID：
872374454467640:85dac7f5828c1a48dbd2cba0eb27aeaf_6a72487b5c41beb428240e88.6a737d5f135156d483b8f874.6a737d5f135156d483b8f872:TraeWork CN.0.1.44.no_sid.no_ppe.T(2026/8/6 02:13:51)
技术方案
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FSRS调度：FSRS-5完整实现，/fsrs/*接口提供答题日志同步、卡片状态upsert、统计、参数查询，还有L-BFGS-B参数优化（200条日志以上触发个人拟合）
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进化引擎：Phase 0到3完整循环，FSRS指标反向校准9维度评分，Git棘轮保证基线不被改坏
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AI评分：引入LLM辅助9维度评估，为每个孩子的学习方案提供更精准的加权打分
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教材库：1566册PDF六维索引加SHA-256校验，懒加载，mtime自动重载
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三端PWA：儿童/家长/管理后台三份构建产物共用同一个后端，子路径部署
十、后面打算做什么
| 阶段 | 计划 |
|---|---|
| 近期 | 硬件量产方案打磨；数字和实体之间的数据同步协议标准化；背诵三态翻卡FSRS闭环做深 |
| 中期 | 更多学科的方案接入进化引擎；教材库扩到高中；找真实班级小规模试点；支持多孩子家庭 |
| 远期 | 教师端班级看板；记忆模型跨学科迁移验证；多模态交互（视觉/触觉）；小虎3D引擎升级 |
最后
我们不知道每个孩子的天赋藏在哪个瞬间，但我们能让学习方案每周都变得更懂他一点。
AI也不该只活在屏幕里。它应该能被抱在手里，能被带出门，能让孩子骄傲地说一句"这是我自己做的"。
进化学园想做的，就是把“成熟高效的学习方法交付给学生，为每个孩子找到自己的天赋方向”这件事，变成家长可以根据孩子的天赋方向，有针对性地培养兴趣——而不仅仅是盯着分数。
小虎在进化，方案在进化，孩子也在进化。
进化学园 · 小虎陪你进化 
体验入口、测试账号、演示视频等交付物已按赛事要求通过官方渠道（飞书问卷）提交。
本帖所有活动照片均为7月26日厦门工学院线下活动真实拍摄。
