为 OI 设计的教学 Agent：Polaris
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各位 OIer 们好！
截止今天，LLM 在 OI 上的表现已经非常强大。我们预言，在半年到一年内，它将为 OI 的教学方式带来根本性变革。
考虑到 OI 社群优良的开源传统，我们不会被动地接受这一切，比起眩晕瘫坐，我们可以自己完成变革的工作。
由此，我们启动了一个基于 LLM 的 OI 教学智能体的开发计划。你可以叫它 Polaris。
Polaris 有什么？
Polaris 已经实现了什么有前景的功能？Polaris 能干什么？
以下是计划内容，在未来的开发进程中可能会有变动。
AI 驱动的内容库
OI 的公开资源主要是题目和文章。过去，它们孤立于 OJ 和博客中。
近五年出现了一些上层设施（如洛谷题单，OI-Wiki），然而，仅靠编写者个人的努力，难以穷尽公开资源，且无法做到持续更新，最终起到的效果仍比较有限。
经常出现的情况是，虽然存在十分适配的题目或文章，选手却极难找到。优质资源虽然公开，仍局限于口口相传。
为了解决这个长久以来的困境，我们希望建立一个内容库。它将收录所有值得一做的题目，所有值得一看的文章，并用 AI 对所有资料进行标注和管理。
我们希望能通过这种方式，充分利用目前已经很庞大的公开资源，同时建立一个更加高效和繁荣的内容社群。
初步测试表明，Polaris 的内容库在解决“求题”，“求文章”时能发挥出明显作用，进而能支持一些之前不可想象的刷题和学习策略。
针对教学任务的 Harness
如果你问过 ChatGPT 一些 OI 问题，尤其是那些比较宽泛的问题（而非精确的技术问题），你会遇到不少麻烦：
- 模型对你并不了解。它不知道你的能力，也不知道问题的语境，你需要准确完整地向它交代所有上文。这一步非常耗时，有时甚至难以完成。
- 模型不参照已有的资料，自行生成长篇回答，孤立于公开资源，难以融入目前主流学习范式。经常表现为，模型虽然正确完成了回答，却需要额外的解读工作。
相比于聊天机器人，Polaris 添加了一套针对 OI 教学任务的 Harness，解决了以上两个缺陷：
- Harness 管理每个用户的记忆。模型会在多轮交互中记得你刷了什么题，有什么能力，计划做什么等等，你无需反主动复交代。
- Harness 将 LLM 接到内容库上，它能借助整个社区内容库来工作。在合适的时机，它可以将用户引导到已有的优质资源，而不是自行临时生成。这能节约 Token 成本，也使得答案更容易被人类理解。
OI 学习全流程引导
在 Polaris Agent 系统之上，我们还将设计一套推荐的学习流程（任务和进度系统），以帮助用户使用 Polaris 稳步实现 OI 中的学习目标，并跟踪进展。当然，你也可以自行探索 Polaris 的使用方式。
实验网站
我们已经完成了初步的开发工作！实验版本已经发布，你可以访问 https://polaris.xinxingshe.cn/ 注册账号来体验 Polaris 的功能。
staff 们主要是本科学生，开发时间有限，网站的功能和外观目前还比较简陋。在未来会有较大的改进。
目前已经完成的工作
内容库：
- 已收录 1400 题和对应题解（题解来源：1. Staff 自行编写；2. 选手捐赠；3. AI 生成+人工审核）
- 已收录 OI-Wiki 和少数其他文章。
Harness：
- 内置了一些 Skill（如相关推荐）。
- 有初步的记忆系统，但比较简陋，只能看到刷过的题目。
开发人员 / Staff
企划发起人/主策：@一念之间、、（冯政玮）
开发者：
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@command_block（杨宇辰）← 我
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@c2020HXW（胡夏玮）
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@gyh20（郭雨豪）
以上 staff 都是 3~4 年前毕业的 OIer，目前就读于清华大学姚班。
你可以（点击名字链接）查看 OIerDb 来了解我们。
还有很多负责工程开发的同学，他们并不是前 OIer，所以不便在此处列出。感谢他们的贡献。
支持方
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指导教师-吕凯风教授（@vfleaking | Kaifeng Lyu）：从人工智能研究和 OI 教学两个方向为项目提供指导。吕教授长期从事 AI 研究，也是资深 OI 大佬，曾主持开发和经营具有广泛影响力的 UOJ。对于经常混迹 U 群的 OIer 们来说，算是老熟人了ヘ(~ω~ヘ)
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清华大学颠覆性创新人才培养计划（颠班）：我们计划参与清华颠班的创业项目，希望借助这个平台，邀请校内具有不同背景的同学（例如：美术设计、产品设计等）参与工作。
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信星社：提供服务器、Token 等基础资源，并从实际 OI 教学场景出发，为 Polaris 的产品和教学设计提供支持。
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内容提供者们：感谢以下 OIer 的内容捐助！
- @yhx-12243（虞皓翔）：OI 中转站
- @Alex_Wei（魏佳泽）：cnblogs: Alex_Wei
当然，最不能遗漏的是 OI 社区的贡献。公开题目、题解、教程与长期积累的知识，是 Polaris 最重要的内容来源。
加入我们
用户群
如果你是一名现役 OIer（或 ICPCer），对 Polaris 的雏形有兴趣，想要试用，请加入我们的用户群：587390359（QQ）
我们会提供一定的免费额度，如果参与人数过多，服务可能会被挤爆。请确保你拥有充足的时间精力花在竞赛上面，再参与此次测试。
Polaris 目前仍有许多不足之处，我们鼓励大家提出任何改进建议。
开发者群
Polaris 将成为一个开源项目，如果你有兴趣直接参与：
- 工程开发
- 内容库的提供、审核和维护
- 和 LLM 相关的教学设计
- 功能测试
- 实际教学情境的详细调研
可以加入我们的开发者群：1105525343（QQ）
入群需要审核，限于 Staff 们的精力，目前只接受曾获得 NOI 奖牌的选手，或有意向参与项目的清华同学入群。这一标准在未来很快会放宽，如有特殊情况可向管理人员说明并具体商议。
Polaris 距离一个完善的工具还有很长的路要走，我们需要你的帮助！