让LLM定理推理变成看得懂的动画视频，自动生成教学讲解。
TheoremExplainAgent是一个面向定理理解的多模态视频解释智能体，由ACL 2025 oral论文官方开源。它解决的是大语言模型在数学定理推理中缺乏可解释性的问题，能够自动生成结构化的视频讲解，将复杂的定理推导过程转化为直观的视觉叙事。核心能力包括：基于多模态大模型的分步推理、自动生成带动画的演示文稿、支持数学公式与图表动态展示。项目采用Python实现，提供完整的训练与推理流程，并包含可复现的实验配置。其创新点在于将LLM的定理理解与视频生成结合，为数学教育、科研演示等场景提供自动化工具。
1克隆项目仓库
从 GitHub 拉取 TheoremExplainAgent 源码到本地，进入项目根目录后再执行后续环境配置。
git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/TheoremExplainAgent.git
cd TheoremExplainAgent2创建 conda 环境
按 README 指定版本创建名为 tea 的独立环境，Python 版本必须为 3.12.8，避免依赖冲突。
conda create --name tea python=3.12.83激活 conda 环境
激活 tea 环境，后续所有 pip 安装和脚本运行都应在此环境下进行。
conda activate tea4安装 Python 依赖
在项目根目录安装 requirements.txt 中列出的全部依赖，网络慢时可考虑使用镜像源。
pip install -r requirements.txt5安装 LaTeX 与 Manim 依赖
README 要求额外安装 LaTeX 等 Manim Community 依赖，具体命令请按官方安装文档按操作系统选择。
README 未给出启动验证命令；环境装好后可按 Manim 官方文档渲染示例视频，确认 LaTeX 与动画依赖完整可用。
Q：安装或运行过程中报错怎么办？
A：README 建议先查看项目 README 的 FAQ 章节；若仍未解决，请在 GitHub 仓库提交 issue，附上报错信息。
Q：为什么还要单独装 LaTeX？
A：项目用 Manim Community 渲染数学动画，LaTeX 是其渲染公式的必需外部依赖，仅装 pip 包不够。
Q：生成代码和评测代码在哪里？
A：README 新闻提到 2025 年 3 月 3 日已发布 generation code 和 evaluation code，可在仓库中找到对应代码。
Q：有没有示例视频可以参考？
A：README 提供 HuggingFace 数据集 TheoremExplainBench、Google Drive 视频数据以及 YouTube 演示链接可供参考。
MathCoder、LeanDojo、MathVista
TheoremExplainAgent 是视频领域的开源项目，由 TIGER-AI-Lab 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,504）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：数学定理的自动化教学讲解。同类可对比的替代方案包括 MathCoder、LeanDojo、MathVista。
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