最近、OpenBMBオープンソースコミュニティに新たなメンバー「卷姬（SurveyGO）」が加わり、長文生成分野で注目を集めています。現在、学生も社会人も情報収集に苦労していますが、「卷姬」の登場は、この困難を解決する新たな希望をもたらします。
「卷姬」：長文生成の達人
「卷姬」は長文生成分野の達人と言えるでしょう。情報エントロピーと畳み込みアルゴリズムを用いて、膨大な文献を迅速に整理し、複雑な情報を高品質なレビューに統合します。ニッチな専門分野でも、ホットな研究分野でも、キーワードを入力するだけで、「卷姬」は文献を正確に選別し、核心となる知識を抽出し、論理的で独創的な内容を出力します。
「卷姬」が生成したレビューレポートの取得は簡単です。指定されたウェブサイトを開き、通常モードまたは専門モードを選択してリクエストを送信し、再度ログインすればレポートを取得できます。ウェブサイトの「執筆依頼表」には、様々な斬新な研究テーマも掲載されており、ユーザーはインタラクティブにいいねをすることができます。
「卷姬」の実力検証
実力を検証するため、チームは横断的な評価を実施し、「卷姬」とOpenAI-DeepResearchなどのモデルに「関税戦争が一般市民の生活に与える影響」に関するレビューの作成を依頼しました。構成、内容、視点、引用という観点から評価した結果、「卷姬」は優れたパフォーマンスを示しました。生成された記事は目次が明確で、内容分析が深く、根拠のある視点で、引用も正確です。総合的な能力は他のモデルを上回っています。
LLMxMapReduce-V2：技術による強化
「卷姬」の強力な背景には、LLMxMapReduce-V2長文統合生成技術があります。これはAI9Star、OpenBMB、清華大学チームが共同で開発した成果であり、既存技術のアップグレード版です。この技術は、テキスト畳み込みアルゴリズムを用いて参考文献を統合し、情報エントロピー駆動のランダム畳み込みテスト時のスケーリング手法を組み合わせることで、超長入力の効率的な処理と記事品質の向上を実現しています。
研究チームは新たに開発されたSurveyEvalベンチマークテストを用いて評価を行い、その結果、LLMxMapReduce-V2は複数の主要指標で優れたパフォーマンスを示し、特に参考文献の活用において顕著な優位性を示しました。これは、「卷姬」の技術が大規模な情報統合タスクにおいて強力であることを示しており、長文生成分野における将来的な応用範囲は広く、業界の新たな発展を促進する可能性を秘めています。
アドレス:https://surveygo.thunlp.org/
