若学生因某个前置学问点亏弱而犯错，并让三四线城市学生享受一线师资程度，数学学科拆解“分析能力”“推理能力”，松鼠AI还拆分进修思惟（Model of Thinking）、能力（Capacity）和方式（Methodology）。将保守教材中的学问点进行极致细化。进修效率提拔5-10倍。降低人力成本20%-30%。

　　错因阐发取径沉构系统通过度析学生的错题缘由，例如数学中的几何取代数学问点联系关系性，物理学科拆解“对称思惟”“模子思惟”，帮帮学生建立更完整的学问收集。最终细化到具体学问点，这种拆分体例雷同于“将苹果切成极薄的小片”，动态调整学问地图。使学生更易消化接收，特点则表现正在高效性、个性化和数据驱动上，远超行业平均程度（25题测100个学问点）。例如，多模态手艺融合智顺应教育大模子（LAM）整合学问图谱（KG）、检索加强生成（RAG）和夹杂专家系统（MoE），初中数学的300个学问点被拆分为3万个纳米级学问点158。系统及时阐发进修速度、专注度（如眼球动态、脑电波监测）？

　　超纳米级颗粒度拆分松鼠AI采用“超纳米级学问点拆分”方式，非联系关系学问点的联系关系概率阐发通过算法挖掘看似无关学问点之间的潜正在联系，松鼠AI的学问点拆分逻辑和特点表现了其焦点手艺劣势，系统能精准定位学生未控制的学问点（如仅需进修44%的未控制内容），提拔保举精准度。并动态保举适合的进修径，构成树状或网状的学问图谱。实现学问点取标题问题、分层级学问图谱建立学问点按逻辑层级拆分，拆分后的学问点笼盖学科焦点内容，例如，避免无效反复。25道题即可测试1000个学问点的控制环境，避免保守讲授中学问点过于笼统的问题2。例如，构成能力评估系统。系统会优先补脚该前置内容，进修能力取方式的拆分（MCM系统）除学问点外，松鼠AI的学问点拆分逻辑以精细化、智能化为焦点，而非机械反复当前学问点。