新员工“卷姬”加入OpenBMB！革新长文档创作，重构传统综述方法
发布时间：2025-04-23 12:02:36 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：5 次
近日，OpenBMB开源社区迎来新成员“卷姬”（SurveyGO），在长文本生成领域引发关注。当下，无论是学生还是职场人，都面临信息获取难题，“卷姬”的出现为解决这一困境带来新希望。
“卷姬”堪称长文本生成领域的“卷王”。她运用信息熵和卷积算法，能迅速梳理海量文献，将复杂资料整合成高质量综述。不管是小众专业领域，还是热门研究方向，只需提供关键词，“卷姬”就能精准筛选文献，提炼核心知识，输出逻辑严密、见解独到的内容。
获取“卷姬”生成的综述报告操作简便。用户打开指定网址，选择普通或专业模式提交需求，再次登录即可获取报告。网站“写作需求表”还提供各类新奇研究话题，用户可互动点赞。
为检验实力，团队开展横评，让“卷姬”与OpenAI-DeepResearch等模型就《关税大战对普通人生活的影响》撰写综述。从结构、内容、观点和引用维度评估，“卷姬”表现优异。其生成文章目录层次清晰，内容分析深入，观点有理有据，引用精准，综合实力超过其他模型。
“卷姬”强大的背后是LLMxMapReduce-V2长文本整合生成技术。这是AI9Star、OpenBMB和清华大学团队联合研发的成果，是原有技术的升级版。该技术借助文本卷积算法聚合参考文献，结合信息熵驱动的随机卷积测试时缩放方法，高效处理超长输入，提升文章质量。
研究团队用新开发的SurveyEval基准测试评估，结果显示LLMxMapReduce-V2在多关键指标上表现卓越，尤其在参考文献利用方面优势突出。这表明“卷姬”技术在处理大规模信息整合任务时实力强劲，未来在长文本生成领域应用前景广阔，有望推动行业新发展。
地址:https://surveygo.thunlp.org/
OpenBMB开源社区近日迎来了新成员“卷姬”（SurveyGO），其在长文本生成领域表现出色，有望革新传统综述模式。
技术特点
“卷姬”采用了LLMxMapReduce-V2长文本整合生成技术，该技术由AI9Star、OpenBMB和清华大学团队联合研发，是原有技术的升级版。其核心在于借助文本卷积算法聚合参考文献，代替传统检索方法，从而实现对全部参考文章的充分利用。此外，该技术还引入了信息熵驱动的随机卷积测试时缩放方法，能够高效处理超长输入，提升文章质量。
功能优势
“卷姬”在长文本生成方面表现出色，能够迅速梳理海量文献，并将复杂资料整合成高质量综述。它在多个维度上具有显著优势：
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结构清晰：生成文章的目录层次分明。
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内容深入：导言部分更具深度，结尾分析全面且有深度。
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观点有据：论述详细，引用精准。
使用方法
用户可以通过访问“卷姬”的官网（https://surveygo.thunlp.org/）使用其服务[^1^]。它提供普通模式和专业模式两种选择：
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普通模式：用户只需输入标题和关键词描述，提交后即可等待生成。
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专业模式：用户可以自定义素材来源，选择在线检索或上传文件。
未来展望
“卷姬”的出现为长文本生成领域带来了新的希望，其技术在处理大规模信息整合任务时展现出强大实力，未来在更多应用场景中的拓展潜力巨大。
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