SurveyGO Volume Ji - 清華大学がFacing Intelligenceと共同で立ち上げたオープンソースのAIエッセイ作成ツール

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SurveyGO とは何ですか？

SurveyGO（巻智）は清華大学がFacing Intelligenceチームと共同で開発したオープンソースのAI論文作成ツールで、研究者や学生が迅速に文献レビューのセクションを生成するのに役立ちます。ユーザーは論文のトピックと説明を入力するだけで、ツールはすぐに明確な構造、豊富なコンテンツのレビュー記事を生成することができ、数万語の長いテキスト出力をサポートし、中国語と英語のオプションを提供します。surveyGOコア技術LLMxMapReduce-V2は、情報の損失を避けるために、複数の文献のテキスト畳み込みアルゴリズム集計に基づいて、畳み込みニューラルネットワークの原理に描画し、生成された記事のロジックは、厳格な、引用信頼性の高い。SurveyGOはユーザーとの対話をサポートし、ユーザーからのフィードバックに基づいてコンテンツ生成を最適化します。このツールは、科学研究論文作成、学術レポート作成、コース論文作成、業界研究分析などのシナリオに適しており、科学研究論文作成の効率を大幅に向上させます。

SurveyGO の主な機能

レビュー記事の迅速な作成ユーザーが論文のトピックと説明を入力した後、システムはレビュー論文の明確な構造と豊富なコンテンツを迅速に生成し、数万語の長文出力をサポートし、文献整理の時間を効果的に節約します。
ユーザーとの対話とフィードバックいいね！やコメント機能により、生成された記事に対してユーザーが意見や提案を行い、システムはユーザーのフィードバックに基づいてコンテンツ生成を最適化し、生成結果の質を向上させる。
多言語サポートレビューは英語と中国語で作成することができ、さまざまなユーザーのニーズに応え、国際的な交流と協力を促進する。
ユーザーフレンドリーなインターフェース操作が簡単で、ノーマルモードとプロフェッショナルモードがあります。ノーマルモードは初心者やコンテンツ生成に対する要求が高くないユーザーに適しており、プロフェッショナルモードは合成内容に対する要求が高いユーザーに適しています。

SurveyGOの公式ウェブサイトアドレス

プロジェクトのウェブサイト:: https://surveygo.modelbest.cn/
GitHubリポジトリ:: https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/datasets/R0k1e/SurveyEval
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2504.05732

SurveyGO の使用方法

公式ウェブサイトを見るSurveyGO の公式ウェブサイト https://surveygo.modelbest.cn/ にアクセスし、アカウントを登録してログインします。
選択モード::
- ノーマルモードより簡潔な記事を作成するため、初心者やレビューをあまり必要としないユーザーに適している。
- プロフェッショナル・モデルレビューの質に対する要求が高いユーザーに適しており、生成される記事はより詳細で専門的なものとなる。
情報を記入する::
- 論文のテーマレビューを作成したいトピックを入力し、できるだけ簡潔にしてください。
- 論文の内容研究の方向性や焦点を詳細に記述することで、より正確なレビューを行うことができる。
- 言語選択必要に応じて、中国語または英語でのレビュー生成を選択します。
投稿世代情報を入力後、送信ボタンをクリックすると、自動的にレビュー記事の作成が開始されます。
結果を見る生成完了後、記事の閲覧を促すメッセージが表示されます。ウェブページを直接閲覧するか、ダウンロードして保存する。

SurveyGOの強み

質の高いレビューの効率的な作成SurveyGO は、論理的な厳密性と一貫性を確保しながら、時間と労力を節約し、明確に構成された有益な総説を迅速に出力します。
先進技術アーキテクチャLLMxMapReduce-V2技術に基づき、畳み込みニューラルネットワークの原理を利用して複数の参照情報を集約し、情報損失を回避して高品質なコンテンツを生成します。
ユーザーフレンドリーでインタラクティブ様々なレベルのユーザーに適した使いやすいインターフェイスを提供し、「いいね！」やコメントのメカニズムを通じてユーザーのフィードバックを収集し、生成された結果を最適化する。
多言語サポート様々なユーザーのニーズに応え、国際交流を促進するため、中国語と英語によるレビュー記事の作成をサポートする。
高品質のコンテンツ生成生成される記事には、信頼できる文献が自動的に引用され、内容の専門性と信頼性が保証されます。また、生成される記事の品質は、評価ベンチマークであるSurveyEvalに基づいて保証されます。