文章来源:08AI导航发布时间:2025-08-14 10:03:35
今天没有产品发布
来聊一种方法
让任何模型,都能写万字长文
没错,堪称赛博德鲁伊:
Buff 拍上去,GPT-3.5 也能写万字报告
最近,Agent 圈神仙打架:
Manus 爆火、Fellou 接棒、扣子空间紧随其后...
这些项目各有特色,但都会掏出一个共同的 Demo:生成一篇长报告
Manus 官方示例
长报告这东西,看起来平平无奇,实则难如登天。
你可以让 AI 写一下,然后发现:
开头不错,后面瞎扯
材料用了,重点没有
洋洋洒洒,言之无物
今天,我们要介绍的,是一个方法论:
拿结构当核心,多步生成,构建完整而清晰的长文
方法来自刚发的论文:
《LLM×MapReduce-V2: Entropy-Driven Convolutional Test-Time Scaling for Generating Long-Form Articles from Extremely Long Resources》
LLM×MapReduce-V2:用信息熵和卷积机制,指导大模型写出结构清晰的长文档
所谓 v2,是因为之前有过 v1
名字很长,后面就叫它 MapReduce-V2,作者是清华 NLP、OpenBMB 和面壁团队。
论文:https://arxiv.org/abs/2504.05732
Git:https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/tree/main
你可以直接下来这个项目来用
对此,官方配了一个很抽象的 Demo,叫做卷姬,可以在这里试试:
https://surveygo.thunlp.org/
(卷姬用卷积...谐音梗扣钱啊喂)
Survey Go 首页 https://surveygo.thunlp.org/
示例会在飞书里展示
神金啊...
MapReduce-V2 不复杂,不需要任何的特定模型,不需要进行微调,单纯就是一个流程优化,赛博Buff。
在这个方法中,不试图「一口气写完一万字」,而是按部就班、写完一段是一段,总计写出场文本。
包含三个主要步骤
1、Encode,准备素材
2、整理大纲,核心操作,包含摘要、提纲、结构优化
3、Decode,按结构逐段生成内容
对于素材准备,MapReduce-V2 支持两种输入方式:
其一,上传素材,AI 整理格式
其二,定主题,AI 自己搜
两种素材设定方式
收束一下,MapReduce-V2 不是“写作大模型”或者“通用代理”,而是一个开源的、清晰的写作框架,是赛博德鲁伊,上 Buff,让你的模型能写更长的内容
如果你也在做自动报告、长文生成、知识整合类项目,开源来借鉴一下。
工具、论文、Demo 都已经开源,跑一遍,比看十篇综述更直观。
用的 prompt,都在这里
https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/blob/main/LLMxMapReduce_V2/src/prompts/prompts_zh.py
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