これは、スタンフォード大学によって開発された、ウィキペディアのような幅広く深い、根拠のある長文記事を自動的に作成することができるシステムです。
インターネット検索を通じて情報を収集し、専門家や著者との対話をシミュレートして構造化された記事の概要を生成し、最終的に完全な記事を生成します。
さらに、記事を編集し、文や構造を改善し、コンテンツの流れや正確性を確保します。
ワークフロー：
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自動化された執筆前のリサーチ：従来の長文記事の執筆プロセスでは、執筆前のリサーチ（トピックの調査、情報収集、アウトライン作成を含む）が時間がかかり、複雑な作業です。STORM は、インターネット検索を通じて特定のトピックに関する包括的な情報を自動的に収集することで、著者が必要な情報を効率的に収集し整理するのを支援し、執筆効率を向上させます。
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複数の視点からの情報統合：任意のトピックについて、より深く探求するために、STORM は複数の視点から質問をし、異なる視点から情報を探求し理解することが、包括的かつ深い記事を生み出す鍵です。
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対話のシミュレーション：システムは、専門家と著者の間の対話シーンをシミュレートし、情報をより良く理解し、より正確な後続の質問を生成するのに役立ちます。
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構造化された記事の概要の生成：明確で論理的な記事の概要は、高品質な執筆の基盤です。十分な情報を収集した後、STORM はこれらの情報を構造化されたコンテンツの概要に整理し、記事執筆のための枠組みを提供します。
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記事の生成と編集：概要と収集した情報に基づいて、システムは完全な記事を生成し、繰り返し情報を削除したり、要約部分を追加するなどの編集プロセスを通じて記事内容を最適化します。
論文: https://arxiv.org/abs/2402.14207
GitHub: https://github.com/stanford-oval/storm
オンライン体験：https://storm.genie.stanford.edu