SurveyForge – AI自動化學術綜述生成框架

SurveyForge 是由上海 AI Lab 聯合復旦大學、上海交通大學等機構傾力打造的創新框架，旨在自動化生成高質量學術綜述。它采用兩階段設計，通過雙數據庫協同驅動，實現結構合理、邏輯清晰的大綱生成，并利用學者導航 Agent (SANA) 精準檢索文獻，最終高效產出連貫的長文檔。

## SurveyForge：學術綜述生成新引擎

SurveyForge，一款由上海 AI Lab 領銜研發的創新框架，正引領學術綜述生成領域的新潮流。它整合了來自復旦大學、上海交通大學等機構的尖端技術，致力于為學術研究人員提供高效、高質量的綜述生成解決方案。

### 核心功能概覽

* **高效綜述生成**：能夠在短短 10 分鐘內生成一篇長達約 64k token 的綜述，成本僅需 0.5 美元。
* **高質量大綱構建**：基于雙數據庫協同驅動的啟發式學習機制，生成結構嚴謹、邏輯通順的綜述大綱，媲美人工撰寫水平。
* **精準文獻檢索**：學者導航 Agent (SANA) 精準定位與主題相關的高質量文獻，提升綜述的學術價值和影響力。
* **內容優化與協調**：采用并行生成與協調機制，確保各章節內容生成后，通過精煉階段消除冗余、整合邏輯，最終呈現連貫的整體。

### 技術亮點

* **大綱生成階段**：
* **雙數據庫協同驅動**：整合研究論文數據庫（收錄約 60 萬篇 arXiv 計算機科學領域論文）和綜述大綱數據庫（涵蓋約 2 萬篇綜述文章的層次化大綱結構）。通過跨數據庫知識融合，學習專家級的結構化模式。
* **遞歸構建策略**：首先生成體現全局邏輯的一級大綱，然后針對每個章節結合領域文獻進行深入細化，實現由宏觀到微觀的結構化學習。
* **內容生成階段**：
* **學者導航 Agent (SANA)**：
* **子查詢記憶模塊**：將大綱生成階段檢索的文獻集合作為記憶上下文，確保查詢分解過程圍繞主題核心，避免語義偏差。
* **檢索記憶模塊**：將整個大綱相關的文獻作為全局記憶，基于嵌入相似度檢索最相關的文獻，提高檢索精度和語義一致性。
* **時間感知重排序引擎**：將檢索到的文獻按發表時間分組，組內按引用數進行 top-k 篩選，平衡經典權威文獻與前沿新興研究的代表性。
* **并行生成與協調**：各章節生成內容，基于共享的記憶系統確保圍繞統一主題框架，通過精煉階段消除重復、理順邏輯，形成連貫的整體。

### 產品官網

訪問 SurveyForge 項目的官方資源，獲取更多信息：

* **GitHub 倉庫**：https://github.com/Alpha-Innovator/SurveyForge
* **HuggingFace 模型庫**：https://huggingface.co/datasets/U4R/SurveyBench
* **arXiv 技術論文**：https://arxiv.org/pdf/2503.04629

### 應用場景

* **學術研究**：幫助研究人員快速了解領域概況，提高文獻調研效率。
* **教育領域**：輔助教師設計課程、學生學習，快速掌握領域知識。
* **工業界**：助力企業進行技術調研和行業分析，為研發決策提供參考。
* **政策制定**：為政策制定者提供科學依據，輔助技術評估和政策規劃。
* **個人學習與研究**：幫助個人快速了解感興趣領域的最新進展，輔助論文寫作。

### 常見問題

* **SurveyForge 的生成速度如何？** 僅需約 10 分鐘即可生成一篇 64k token 的綜述。
* **SurveyForge 的內容質量如何？** 框架生成的綜述大綱結構合理、邏輯清晰，內容基于精準文獻檢索，力求高質量。
* **SurveyForge 的成本如何？** 生成一篇 64k token 的綜述，成本不到 0.5 美元。