SurveyGO卷姬

SurveyGO简介

SurveyGO（卷姬）是由清华大学与面壁智能团队联合开发的一款开源AI论文写作工具。该工具能够根据用户提供的论文主题和描述，自动生成结构清晰、内容详实的综述文章，适用于科研人员和学生在撰写文献综述时提高效率。其核心技术LLMxMapReduce-V2借鉴了卷积神经网络的原理，通过文本卷积算法整合多篇参考文献，有效避免信息丢失问题，确保生成内容逻辑严谨、引用准确。

SurveyGO的核心功能

• 高效生成综述文章：用户输入主题后，系统可快速生成结构完整、内容丰富的综述，支持长文本输出。
• 用户互动机制：支持用户对生成内容进行反馈，系统可根据反馈优化后续输出。
• 多语言支持：提供中英文双语综述生成选项。
• 操作便捷：界面友好，支持普通模式与专业模式切换，便于不同需求的用户使用。

SurveyGO的技术特点

• LLMxMapReduce-V2技术：采用文本卷积算法，模仿卷积神经网络处理图像的方式，从多篇文献中提取关键信息并整合为结构化内容。
• 解决上下文限制：通过聚合多篇文献而非单一检索，提升信息覆盖全面性。
• 高质量内容生成：结合多层卷积操作，确保生成文章逻辑清晰、引用规范。
• 评估体系完善：推出SurveyEval基准，用于科学评估综述质量。

使用方法

• 访问平台：通过官方网站注册并登录。
• 选择模式：包括适合初学者的普通模式和专业用户使用的专业模式。
• 填写信息：输入论文标题、描述及语言偏好。
• 提交并查看结果：系统自动完成综述生成，用户可直接查看输出。

项目资源

• 官网链接：https://surveygo.thunlp.org/
• GitHub仓库：https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/R0k1e/SurveyEval
• arXiv论文：https://arxiv.org/pdf/2504.05732

适用场景

• 科研论文写作：帮助研究人员高效完成文献综述部分。
• 学术报告准备：提供背景信息与研究进展支持。
• 课程论文撰写：辅助学生整理综述内容。
• 行业分析：可用于生成市场或技术趋势研究报告。
• 知识拓展：帮助用户快速掌握新领域核心观点。