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SurveyGO卷姬

清華面壁智能團(tuán)隊(duì)推出的AI論文寫(xiě)作工具，通過(guò)自研的 LLMxMapReduce-V2 技術(shù)，將文獻(xiàn)綜述生成效率提升至「分鐘速通 200 小時(shí)文獻(xiàn)」的級(jí)別。

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訪(fǎng)問(wèn)SurveyGO卷姬

SurveyGO卷姬簡(jiǎn)介

卷姬是什么？

SurveyGO(卷姬)，清華面壁智能團(tuán)隊(duì)推出的ai論文寫(xiě)作工具，采用LLMxMapReduce-V2技術(shù)實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)智能聚合，能根據(jù)用戶(hù)輸入主題快速生成結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、引用可靠的學(xué)術(shù)綜述。

卷姬：清華面壁智能團(tuán)隊(duì)推出的AI論文寫(xiě)作工具.webp

為什么叫卷姬？

因SurveyGO在文獻(xiàn)綜述寫(xiě)作方面表現(xiàn)出色，能快速處理大量文獻(xiàn)，如同“卷”起學(xué)術(shù)內(nèi)卷，且名字中“卷姬”發(fā)音可愛(ài)，所以被大家賦予了這個(gè)親切的外號(hào)。

卷姬核心技術(shù)

它采用了自研的LLMxMapReduce - V2技術(shù)，借助文本卷積算法實(shí)現(xiàn)多篇參考文獻(xiàn)的聚合，代替現(xiàn)有方法中常用的檢索，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)全部參考章節(jié)的充分利用。該技術(shù)通過(guò)以下三個(gè)階段實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)文本處理：

初始化階段：通過(guò)框架初始化構(gòu)建知識(shí)骨架，采用“原料初處理”策略生成結(jié)構(gòu)化摘要。
框架優(yōu)化階段：運(yùn)用7層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合信息熵評(píng)估，模擬“廚藝爭(zhēng)霸賽”式迭代優(yōu)化，經(jīng)3輪自?xún)?yōu)化篩選出最佳知識(shí)框架。
綜述構(gòu)建階段：采用層級(jí)化內(nèi)容生成機(jī)制，確保父章節(jié)與子模塊的邏輯自洽。

卷姬技術(shù)原理

LLMxMapReduce-V2 技術(shù)：用文本卷積算法聚合多篇參考文獻(xiàn)，類(lèi)似于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理中的應(yīng)用，逐步將局部信息抽象為高級(jí)全局表示。模型首先關(guān)注部分引用文章（局部信息），基于多層卷積操作，將局部信息整合成更全面的結(jié)構(gòu)化信息，例如文章的段落結(jié)構(gòu)和主題。引入信息熵估計(jì)模塊，指導(dǎo)卷積過(guò)程，確保在測(cè)試時(shí)縮放過(guò)程不斷提升結(jié)果的信息含量。
解決上下文長(zhǎng)度限制：傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（RAG）方法基于檢索與查詢(xún)最相關(guān)的文本片段來(lái)生成內(nèi)容，容易忽略一些雖然與主題相關(guān)但無(wú)法直接匹配語(yǔ)義相似度的重要內(nèi)容。基于聚合多篇文獻(xiàn)，而不是簡(jiǎn)單檢索，充分用所有參考文獻(xiàn)的信息，避免信息丟失。
高質(zhì)量?jī)?nèi)容生成：基于多層卷積操作，提取文獻(xiàn)中的關(guān)鍵信息，整合成結(jié)構(gòu)化的輸出，確保生成文章的邏輯性和連貫性。自動(dòng)引用相關(guān)的文獻(xiàn)和資料，確保生成內(nèi)容的可信度和專(zhuān)業(yè)性。
評(píng)估基準(zhǔn)：為科學(xué)評(píng)估生成文章的質(zhì)量，創(chuàng)建高質(zhì)量的調(diào)查寫(xiě)作基準(zhǔn)SurveyEval，是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域首個(gè)將調(diào)查與完整參考文獻(xiàn)相結(jié)合的可擴(kuò)展評(píng)估基準(zhǔn)。

卷姬使用方法步驟

使用方法

普通模式：適用于快速生成框架性綜述。用戶(hù)只需輸入論文標(biāo)題和關(guān)鍵詞描述（支持中英文），系統(tǒng)自動(dòng)聯(lián)網(wǎng)檢索相關(guān)文獻(xiàn)并整合。例如輸入《老年IPF患者的治療進(jìn)展》，SurveyGO會(huì)自動(dòng)拆解為「老年」「IPF」等子議題，生成邏輯嚴(yán)密的2.5萬(wàn)字報(bào)告。
專(zhuān)業(yè)模式：支持自定義素材來(lái)源，可上傳本地文獻(xiàn)（PDF/Word）或指定數(shù)據(jù)庫(kù)（如知網(wǎng)、arXiv），適合需要深度控制參考文獻(xiàn)的課題。同時(shí)，上傳文件生成的內(nèi)容可設(shè)為「不公開(kāi)」，避免敏感數(shù)據(jù)泄露。

操作步驟

模式選擇：根據(jù)需求選擇普通模式或?qū)I(yè)模式，并完成相應(yīng)信息填寫(xiě)。
提交與等待：完成選題提交后，用戶(hù)無(wú)需任何操作即可關(guān)閉頁(yè)面。系統(tǒng)通過(guò)分布式計(jì)算框架并行處理文獻(xiàn)，生成時(shí)間約1小時(shí)（高峰期可能延長(zhǎng)）。期間可隨時(shí)登錄查看進(jìn)度，或在「寫(xiě)作需求表」中圍觀其他用戶(hù)的選題并點(diǎn)贊互動(dòng)。
結(jié)果獲取：生成完成后，點(diǎn)擊標(biāo)題直接跳轉(zhuǎn)飛書(shū)文檔，內(nèi)容包含完整目錄、正文、參考文獻(xiàn)（文內(nèi)引用 + 文末列表），格式可直接復(fù)制到論文中。

卷姬優(yōu)勢(shì)和不足

優(yōu)勢(shì)

技術(shù)突破：采用自研LLMxMapReduce - V2技術(shù)，通過(guò)文本卷積算法聚合多篇文獻(xiàn)，文獻(xiàn)利用率提升，避免傳統(tǒng)RAG技術(shù)的信息碎片化問(wèn)題。
內(nèi)容質(zhì)量高：生成2.5萬(wàn)字以上的長(zhǎng)綜述，結(jié)構(gòu)層次分明（現(xiàn)象→原因→對(duì)策，宏觀→微觀），邏輯嚴(yán)謹(jǐn)且包含專(zhuān)業(yè)圖表。
多語(yǔ)言支持：支持中英文生成，中文報(bào)告自動(dòng)梳理知識(shí)脈絡(luò)圖。
易用性高：無(wú)需復(fù)雜操作，普通/專(zhuān)業(yè)雙模式可選，注冊(cè)即用。

不足

自定義限制：缺乏細(xì)粒度設(shè)置（如限定引用文獻(xiàn)語(yǔ)種、排除特定來(lái)源），無(wú)法滿(mǎn)足高階研究者的個(gè)性化需求。
隱私風(fēng)險(xiǎn)：默認(rèn)公開(kāi)在線(xiàn)檢索生成的文章，敏感課題易被圍觀。
語(yǔ)言支持不均衡：中文模式含邏輯圖，英文模式無(wú)此功能。
引用可靠性：引用來(lái)源覆蓋知乎、36氪、高校論壇等平臺(tái)，時(shí)效性與相關(guān)性較高，幻覺(jué)率低，但存在少量非權(quán)威引用（如知乎匿名內(nèi)容）。
處理效率波動(dòng)：高峰期需排隊(duì)，依賴(lài)用戶(hù)點(diǎn)贊提升優(yōu)先級(jí)。