SurveyX：通过大型语言模型进行的自动化学术调查

SurveyX代表了学术调查自动化领域的一项突破性进展，利用大型语言模型（LLMs）来简化调查创建过程。由梁迅领导的团队撰写，该系统通过解决先前自动化调查工具的限制，如受限的上下文窗口和表面内容讨论，使自己脱颖而出。SurveyX引入了一种新颖的两阶段方法，包括准备和生成阶段，紧密模拟人类写作过程。值得注意的是，它结合了创新的在线参考检索系统、名为AttributeTree的预处理方法以及一项细致的再打磨阶段，以确保生成高质量的调查。该系统不仅在内容和引用质量方面优于现有的自动化调查生成器，而且接近人类专家水平。对于希望加快调查创建过程但又不愿牺牲质量的研究人员和学者来说，SurveyX所展示的能力使其成为一个值得探索的潜在宝贵工具。- SurveyX是一个自动化调查生成系统，通过引入在线参考检索、AttributeTree预处理方法和重新润色过程，提高了调查组成的效果。 - SurveyX在内容质量和引用质量方面优于现有的自动化调查生成系统。 - SurveyX的实验评估结果显示，在多个评估维度上，其接近人类专家的表现。 - SurveyX生成的调查示例可在网站www.surveyx.cn上查看。