Learning Intelligence Engine
按场景嵌入任务处理、诊断、学习行动和学习者状态能力，增强现有产品功能。LIE 可调用模型处理输入，也可连接已有模型、数据和业务流程。
从一个功能或一段流程开始，组合你需要的能力。
02 位置
从题目、作答、内容或现有业务流程起步。LIE 可按场景调用模型准备所需信息，再由核心计算输出供产品功能使用。
题目、作答、内容或现有产品流程
按场景调用模型，准备处理所需信息
已有模型输出或结构化数据也可选接入理解任务 · 学习处理 · 形成判断 · 输出结果
结果、依据与未解决项
学习产品、Agent、内容系统、题库、学习机或教师工具
模型调用属于 LIE 的输入准备流程，核心计算继续完成学习处理。也可按需连接已有模型输出或结构化数据；具体接入方式按场景确认。
03 处理过程
围绕希望增强的产品功能组织所需能力，输出可用结果与待确认事项。
CURRENT STEP · 01
读取题目、作答或内容，明确要处理的任务与目标。
04 模块
从任务目标出发，将比较、定位和证据更新连接起来，让产品获得可以继续使用的学习结果。
| 能力模块 | 机制特点 | 产品价值 |
|---|---|---|
| M01Task Intelligence任务处理 | 目标驱动的候选收敛 围绕任务目标组织信息，在多种可能中逐步比较与筛选。 |
让题目处理结果带有依据，便于呈现和复核。 |
| M02Diagnostic Intelligence诊断 | 基于实际表现的定位 结合实际作答比较与定位，让判断对应到具体表现。 |
帮助产品指出问题所在，提供有针对性的反馈。 |
| M03Learning Action学习行动 | 判断与行动相衔接 结合当前表现和学习目标，组织后续行动与复测。 |
把诊断结果衔接到讲解、练习和下一步安排。 |
| M04Learner State学习者状态 | 随表现持续更新 根据积累的表现更新学习状态，同时保留信息缺口。 |
为产品后续的学习安排提供持续积累的依据。 |
贯穿四个模块的机制 围绕目标组织任务，以实际表现支持判断，将结果衔接到行动与状态更新。可从单个模块接入，也可按产品需要组合使用。
05 接入方式
三种接入起点都可以按场景选择，目标是把所需能力嵌入产品功能并增强现有流程。
SELECTED PATH · A
题目展示、作答提交或内容处理等产品环节。
按需调用模型，执行任务处理、作答诊断等所选能力。
将处理结果返回产品，用于展示、反馈或后续学习安排。
从一个产品功能开始，按需组合所需能力。
06 场景
围绕一个业务流程确定接入点、样本与验收口径。以下是应用场景示意，并非客户案例。
内容或作答入库后，核验结果是否可定位、可复核。
在需要的产品功能中嵌入学习能力，评估它与现有流程的配合。
在设备与服务流程间，评估约定的端云或 OEM 边界。
在内容加工流程中核验处理结果是否便于使用和复核。
指标只是建议测量项。需先确定基线、样本范围、分母与验收口径，再共同确定阈值。
07 Pilot
先对齐一个场景、一条产品线和一套验收指标，再确认小型付费试点的范围。
LOCAL PREVIEW
填写八项信息后，可在本页生成预览，检查场景描述是否完整。
本页可预览申请内容，暂不发送或保存申请。
此内容只显示在当前页面。没有申请编号，也没有发送给任何接收方。
08 交付评估
共同确认能力模块、业务场景或产品线、授权期限、使用规模，以及交付与服务责任。
评估连接方式、产品接入点与双方运行责任。
评估指定环境、交付范围与维护责任。
评估嵌入位置、产品边界与双方责任。
评估所选模块、期限、使用规模与范围。
交付方式与可用范围需在试点前确认。此处列出评估方向，不表示已有可直接开通的服务。
确认试点范围09 Docs
从产品概览和工作原理开始，了解可提供的业务材料、结果用途、接入方式与版本说明。
从一个产品功能或一段流程开始了解 LIE。
说明模型调用、学习处理与结果使用的位置。
例如题目、作答、现有内容或产品流程信息。
围绕具体场景说明可复核和待确认的结果。
按产品现状选择直接接入、连接现有服务或使用已有数据。
说明接入位置、可用信息与双方需确认的事项。
了解任务处理、诊断、学习行动与学习者状态的定位。
用题库、AI 学习产品、教育硬件和内容加工场景理解应用方向。
按场景讨论交付范围、使用方式和双方责任。
说明页面信息适用范围以及后续更新情况。
产品概览 按场景了解能力与接入方式；具体技术接口资料在授权对接中提供。
10 下一步
告诉我们现有流程、可提供的数据和希望改善的结果，一起确定适合验证的范围。