应用介绍
要写一篇陌生领域的综述,最耗时的不是下笔,是前期那一大堆功课:搜十几个来源、辨别哪些可信、理出该讲哪几个方面、再把引用一条条对上。STORM 是斯坦福 OVAL 实验室的开源系统,把这段前期研究整个自动化了——给它一个题目,它自己上网搜资料、生成大纲,再写出一篇维基百科式、每句话都带引用来源的长文。
它最巧的地方在于"怎么问问题"。直接让大模型自问自答,问出来的东西又浅又散;STORM 先去看同类主题的现有条目,归纳出几种不同视角,再让一个"维基编辑"和一个"领域专家"就每个视角展开多轮对话,专家的回答全部落在检索到的网页上。这样逼出来的提问又深又全,收集到的引用也扎实。进阶的 Co-STORM 还能让你作为人类加入这场对话,一边看 AI 之间讨论,一边随时插话把话题引到你真正关心的方向,旁边还维护着一张实时更新的思维导图。
超过七万人在斯坦福的在线预览里试过。整套用 dspy 模块化实现,语言模型和检索源都能自己换。
两阶段生成：先做预写(联网检索、生成大纲),再做写作(照着大纲和引用写全文),把"写长文"这件事拆成能自动化的两步。
多视角提问：先survey同类文章归纳出不同视角,再按视角控制提问,避免大模型自问自答那种又浅又重复的问题。
模拟对话检索：让编辑和专家多轮问答,专家回答全部 grounded 在检索到的网页上,边聊边更新理解、追问细节。
Co-STORM 人机协作：你可以加入 AI 之间的讨论,观察或插话把方向拨到你关心的点,系统同时维护一张动态思维导图降低长对话的心智负担。
可换模型与数据源：基于 dspy 模块化实现,语言模型经 litellm 任意接入,检索支持 Bing、You、以及你自己提供的向量库。
它最巧的地方在于"怎么问问题"。直接让大模型自问自答,问出来的东西又浅又散;STORM 先去看同类主题的现有条目,归纳出几种不同视角,再让一个"维基编辑"和一个"领域专家"就每个视角展开多轮对话,专家的回答全部落在检索到的网页上。这样逼出来的提问又深又全,收集到的引用也扎实。进阶的 Co-STORM 还能让你作为人类加入这场对话,一边看 AI 之间讨论,一边随时插话把话题引到你真正关心的方向,旁边还维护着一张实时更新的思维导图。
超过七万人在斯坦福的在线预览里试过。整套用 dspy 模块化实现,语言模型和检索源都能自己换。
软件功能
两阶段生成：先做预写(联网检索、生成大纲),再做写作(照着大纲和引用写全文),把"写长文"这件事拆成能自动化的两步。
多视角提问：先survey同类文章归纳出不同视角,再按视角控制提问,避免大模型自问自答那种又浅又重复的问题。
模拟对话检索：让编辑和专家多轮问答,专家回答全部 grounded 在检索到的网页上,边聊边更新理解、追问细节。
Co-STORM 人机协作：你可以加入 AI 之间的讨论,观察或插话把方向拨到你关心的点,系统同时维护一张动态思维导图降低长对话的心智负担。
可换模型与数据源：基于 dspy 模块化实现,语言模型经 litellm 任意接入,检索支持 Bing、You、以及你自己提供的向量库。
