SurveyGO是什么
SurveyGO（卷姬） 是清华联合面壁智能团队开源的。支持根据用户输入的论文主题和描述，快速生成结构清晰、内容丰富的综述文章，帮助科研人员和学生高效完成文献综述部分。SurveyGO核心技术 LLMxMapReduce-V2 借鉴卷积神经网络原理，基于文本卷积算法聚合多篇参考文献，避免传统方法中信息丢失的问题。生成的文章逻辑严谨、引用可靠，长度和细节丰富。用户只需简单填写信息提交选题，支持在后台生成高质量的综述文档，大大提升科研写作效率。
SurveyGO的主要功能
- 快速生成综述文章：用户输入论文主题和描述后，快速生成结构清晰、内容丰富的综述，支持数万字长文输出。
- 用户互动：基于点赞和评论功能，用户对写作需求和生成的文章进行反馈，系统根据用户反馈优化内容生成。
- 多语言支持：提供中英文综述生成选项，满足不同用户需求。
- 用户友好界面：操作简单，支持普通和专业模式，方便用户提交选题和查看结果。
SurveyGO的技术原理
- LLMxMapReduce-V2 技术：用文本卷积算法聚合多篇参考文献。类似于卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，逐步将局部信息抽象为高级全局表示。模型首先关注部分引用文章（局部信息），基于多层卷积操作，将局部信息整合成更全面的结构化信息，例如文章的段落结构和主题。引入信息熵估计模块，指导卷积过程，确保在测试时缩放过程不断提升结果的信息含量。
- 解决上下文长度限制：传统的检索增强生成（RAG）方法基于检索与查询最相关的文本片段来生成内容，容易忽略一些虽然与主题相关但无法直接匹配语义相似度的重要内容。基于聚合多篇文献，而不是简单检索，充分用所有参考文献的信息，避免信息丢失。
- 高质量内容生成：基于多层卷积操作，提取文献中的关键信息，整合成结构化的输出，确保生成文章的逻辑性和连贯性。自动引用相关的文献和资料，确保生成内容的可信度和专业性。
- 评估基准：为科学评估生成文章的质量，创建高质量的调查写作基准 SurveyEval，是计算机科学领域首个将调查与完整参考文献相结合的可扩展评估基准。
如何使用SurveyGO
- 访问网站：访问SurveyGO 的官方网站。按照提示完成注册和登录。
- 选择模式：
- 普通模式：适合初学者或对生成内容要求不高的用户。
- 专业模式：适合对综述内容有更高要求的用户。
- 填写信息：
- 论文标题：输入你想要生成综述的主题。
- 论文描述：简要描述你的研究方向或需要重点关注的内容。
- 语言选择：选择生成文章的语言（中文或英文）。
- 提交选题：填写完信息提交后，系统自动开始生成综述文章。
- 查看生成结果：生成完成后，查看生成的文章。
SurveyGO的项目地址
- 项目官网：https://surveygo.thunlp.org/
- GitHub仓库：https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/R0k1e/SurveyEval
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.05732
SurveyGO的应用场景
- 科研论文写作：帮助科研人员快速生成文献综述部分，节省查找资料和整理思路的时间。
- 学术报告准备：在准备学术报告时，快速提供相关主题的背景信息和研究进展，帮助用户快速搭建报告框架。
- 课程论文撰写：对于学生来说是撰写课程论文综述部分的有力工具，提供清晰的逻辑结构和丰富的参考内容。
- 行业研究与分析：用在生成特定行业的研究报告，分析市场趋势、技术发展等，为商业决策提供参考。
- 学习与知识拓展：快速了解新领域的核心观点和研究动态，拓展知识面。
