STORM是斯坦福大学研究人员开发的一个创新的写作系统，它通过利用大语言模型（LLMs）自动化编写具有维基百科一样广度和深度的长篇文章。这个系统能够自动收集多角度信息并模拟专家提问的对话过程来创建大纲，最终生成带有引文的文本，并逐节撰写完整的文章。
软件功能
- 发现不同视角：STORM通过检索和分析与给定话题相似的维基百科文章，从多个来源和角度探索话题；
- 模拟对话：系统模拟作家向话题专家提出问题的对话过程，使用LLMs生成深入的问题，深化对话题的理解；
- 创建大纲：基于收集到的信息和提出的问题，自动创建文章的大纲，组织文章结构，确保内容覆盖广度和深度；
- 逐节撰写文章：生成带有引文的文本，并逐节撰写完整的文章，提高文章的质量和准确性。
软件特点
- 写作前研究的自动化：自动化写作前的研究过程，包括话题研究、信息收集和大纲制作，提高写作效率；
- 多视角信息的整合：从不同的视角探索和理解信息，确保文章内容的全面性和深度；
- 生成结构化的文章大纲：利用检索到的信息和提出的问题自动创建大纲，帮助作者保持组织性和目标明确；
- 提高文章质量：通过自动化的写作前研究和大纲制作过程，旨在生成组织性更强、内容覆盖更广的文章。
应用场景
STORM系统适用于多种场景，包括但不限于：
- 学术研究：帮助研究人员和学生撰写深入的研究论文和综述；
- 内容创作：为内容创作者提供工具，自动化撰写高质量的长篇文章；
- 教育工具：作为教学辅助工具，帮助学生学习如何进行深入研究和撰写长篇文章。
下载地址
STORM作为一个研究项目，并未提供直接的下载链接。感兴趣的用户和开发者可以通过访问项目的论文链接来获取更多关于STORM的详细信息和可能的开源实现：
- 论文链接：arXiv上的STORM论文
- PDF下载：直接下载PDF
STORM项目通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段，特别是在预写阶段，通过有效的问题提问来自动化这一过程，显著提高了长篇文章写作的效率和质量。
