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闻老师也站在一旁，俯身帮她摆放资料和展品。

她还在心里给自己打气，她连雇佣兵都见过了，也算是有些阅历了，这里又没有雇佣兵，她更不应该紧张了。

展板已经立好了，白底蓝字，排版清晰，上面展示着整个项目的构思框架、技术路径、核心数据和预期应用，整体逻辑一目了然，旁边还附有一张二维码，扫码即可在微信小程序上试用软件。

闻老师站在她身边，轻声说：“你整理得很清楚，别人一看就明白你在做什么。”

楚天青把最后一份资料摆正，往后退了一步，认真打量自己的展台。

此时此刻，她忽然觉得自己并不渺小。

那些曾经在纸上勾勒的流程图，还有反覆修改的计划书，都变成了可以呈现在他人眼前的成果。

楚天青站在展台旁，挺直了后背，心跳虽然还有些快，却不是因为紧张，而是因为心里充满了期待。

上午九点，评委巡展问辩正式开始。

评委人数众多，共有好几组，每一组都有五人。

他们穿梭在各个展台之间，仔细观察每一个参赛项目。

参赛选手的研究方向不同，每组评委也是由不同专业背景的专家组成。

楚天青知道自己属于“计算机软件”

方向，提问她的评委大概也是计算机软件专家。

她站在展台前，脑海里设想着评委可能会问的问题，提前打好了腹稿。

忽然，她看到一组评委正朝她走来。

楚天青双手交握，站姿笔直。

评委停在她的展台前，其中一位年长的男教授微微颔首，抬头看着展板上那行黑体标题：《基于自然语言处理与多模态行为数据的中学生学业个性化诊断与推荐系统》。

他的目光扫过几行介绍，又看了楚天青一眼，直接开口：“你这个系统，是帮助学生、家长和老师三方之间……合理沟通的，对吧？”

楚天青点头：“是的，系统设计的出发点，就是为了提供一个辅助诊断和个性化建议的平台，让学生的成长过程更健康，也为家长和老师提供更有依据的支持与决策。”

另一位年轻的女教授翻看了材料，提出了更尖锐的问题：“嗯，你这个软件的功能方法写得很好，但我要问你一句，如果家长真想了解孩子的情况，也可以直接去问AI，比如现在的大语言模型deepseek，有问必答，你知道吧？那家长和老师为什么非得使用你这个系统？你觉得你的系统的核心价值到底是什么？”

这个问题，直接而准确，也切中了要害。

楚天青早有准备。

她微微一笑：“我的系统，会为每个学生自动生成一套个性化规则、沟通提示和心理缓冲方案，这些内容不仅参考了他们日常的文字表达和生活习惯，也结合了心理学的认知发展阶段、沟通模式分类等专业理论。”

她双手背在身后，继续说：“很多家长其实并不知道问题出在哪里，只能模糊地感觉到孩子变了，青春期逆反了，没小时候那么听话了。

像您刚才提到的，有些家长会去问AI，但AI只会根据家长提出的这些问题，生成标准答案，AI本身并不会主动发现这些问题，你问它什么，它才答什么。”

她指向展板上的一行字：“而我的系统不是等待被提问的工具。

它会主动分析孩子近期的言语和行为，提前发出提示，它能在情绪还没彻底爆发之前，生成家长想不到的提示词，比如‘最近避免在饭桌上讨论成绩’、‘适当允许孩子表达否定情绪’，这些建议听起来琐碎，却能避开严重的家庭冲突，搭建家长与孩子沟通的桥梁。”

话音落后，楚天青自己都有些惊讶。

她原以为她会结结巴巴，语无伦次，没想到她竟然一气呵成地讲完了。

展台周围安静了几秒，评委们低声谈论了一会儿，似乎是对楚天青的表现感到满意。

那位女教授轻轻点头，露出微笑：“我看见了你这个项目技术实现的流程图，你也接入了deepseek的API？”

楚天青提高了嗓音：“是的，我这一套系统，也属于自然语言生成类的范围……当然它不只是生成文本，它的核心能力是理解学生的语言，分析他们的行为，主动生成个性化的沟通建议。”

那位男教授推了推鼻梁上的眼镜，又问：“你再说说，你这个系统在技术实现上，具体用了什么方法？你支持四种客户端，对吧？包括网页端，安卓、苹果和微信小程序？”

讲到这里，男教授转过头去，看着其他四位评委，评委们竟然都笑了。

男教授说：“我们这一路看过来，你这个软件的完整度是最高的，好像都能直接投入应用了。”

楚天青也笑了一下，然后才回答：“嗯，我的系统整体采用前后端分离架构，前端是React和TailwindCSS，后端是用Python开发的，再用Flask框架处理用户请求，调用本地模型和deepseek的文本生成API，输出个性化建议。”

她抬起手来，指着展板上的流程图：“情绪分析部分，我用了轻量级的NLP模型，我还结合心理学专业知识，自定义了一套规则系统，触发内部标记……”

女教授打断了她的话：“那数据隐私这一块，你是怎么处理的？”

楚天青立即回答：“所有用户数据都经过加密处理，系统不会记录任何原始内容，也不会用于二次训练，只做即时分析，我会保护每一个学生、每一位家长的隐私。”