SurveyForge是什么？

SurveyForge 是一款由上海人工智能实验室联合复旦大学、上海交通大学等多家单位共同开发的AI工具，专门用于自动生成高质量的学术综述论文。其相关研究已被 ACL 2025 主会议接收。

SurveyForge：一款自动撰写综述论文的AI利器(图1)

功能亮点

  • 高效生成：SurveyForge 能在短短 10 分钟内生成一篇约 6 万字的综述论文，成本不到 3.6 元人民币。

  • 两阶段生成框架：它采用了“大纲生成”和“内容生成”两阶段的设计。首先，通过对人工撰写的综述大纲和领域相关文献的分析，生成高质量的大纲；然后，利用检索到的高质量论文生成并优化内容。

  • 高质量文献引用：借助时间感知重排序引擎，SurveyForge 能够将检索到的文献按发表时间分组，并按照引用数进行筛选，确保引用的文献既有经典权威性，又紧跟学术前沿。

  • 多维度评估：为了评估生成的综述质量，开发团队构建了 SurveyBench 基准，包含 100 篇人工撰写的综述论文，从参考文献质量、大纲质量和内容质量三个维度进行全面评估。

SurveyForge：一款自动撰写综述论文的AI利器(图2)

技术优势

  • 双数据库协同驱动：SurveyForge 结合了约 60 万篇计算机科学领域的研究论文数据库和 2 万篇综述文章的大纲数据库。通过跨数据库的知识融合，它能够生成逻辑清晰、层次分明的大纲。

  • 学者导航代理（SANA）：这一模块确保了文献检索过程中的上下文连贯性，从而提高文献的相关性和质量。

  • 并行生成与协调机制：各个章节可以并行生成内容，通过共享记忆系统确保主题的一致性，最后进行精炼优化，形成一篇连贯的整体。

应用场景

  • 初学者入门：对于刚刚踏入某一领域的研究者来说，SurveyForge 是一个快速获取领域全景的有效工具。

  • 跨学科研究：它能够降低跨学科知识整合的门槛，帮助研究者更高效地开展跨学科研究。

  • 资深研究者：对于经验丰富的研究者，SurveyForge 可以作为文献调研的得力助手，提升研究效率。

使用方法

  • 生成论文：用户可以通过邮件或在 GitHub 仓库中提交问题来请求生成论文，整个过程大约需要 10 分钟。

  • 评估论文：使用 SurveyBench 进行评估，用户可以通过运行相关脚本完成评估操作。

项目链接

  • GitHub：https://github.com/Alpha-Innovator/SurveyForge

  • 评估数据集：https://huggingface.co/datasets/U4R/SurveyBench