Jan, 2024

纬纱：创意写作的基础模型

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TL;DRWeaver 是一种专注于内容创作的大型语言模型（LLM）系列，通过精心挑选的语料库进行预训练，再通过创造性和专业写作目的进行微调，使其能够生成更接近人类风格的文本并满足更多样化的内容创作指令。Weaver 系列各个模型规模适用于不同应用，并且可以根据查询复杂性进行动态分配以平衡响应质量和计算成本。评估表明，相较于比它们规模大数倍的综合型 LLM，包括最强的 Weaver Ultra 模型也优于 GPT-4，展示了为写作目的进行专门训练的 LLM 的优势。此外，Weaver 还原生支持检索增强生成（RAG）和函数调用（工具使用），为改进 AI 辅助写作系统提供各种用例和最佳实践指南。
发现论文，激发创造
  • 超越测试者的偏见：使用知识库指导模型测试

    通过使用大型语言模型和知识库，建议解决方案入手，Weaver 工具支持需求提取，帮助测试人员发现更多、更多样化的概念，用于进一步测试，促使测试人员系统性地探索自己之外的概念，通过用户研究和案例分析表明 Weaver 能帮助测试人员在实际环境中测试模型，并帮助开发者定义更细粒度的应用场景。

    Oct, 2023

  • 大语言模型时代的创造力支持：涉及新兴作家的实证研究

    通过实证用户研究 (n=30)，我们调查了现代大型语言模型 (LLMs) 在协助专业作家方面的效用，发现作家在规划、翻译和审阅等认知活动中都寻求 LLMs 的帮助，尤其在翻译和审阅方面 LLMs 更为有帮助，同时我们的研究结果也强调了利用 LLMs 进行创意写作辅助的未来研究方向。

    Sep, 2023

  • 大型语言模型中的下游性别偏见揭示：AI 教育写作辅助研究

    通过大规模用户研究，评估了大型语言模型在写作支持中存在的偏倚，并发现这些偏倚并不会对学生的写作反馈产生显著影响。

    Nov, 2023

  • GhostWriter：通过个性化和代理增强协作人工智能写作体验

    GhostWriter 是一种使用大型语言模型 (LLM) 进行人工智能增强的写作设计探针，用户可以在写作过程中隐式地学习其预期写作风格，并通过手动样式编辑和注释实现显式教学，研究结果表明 GhostWriter 帮助用户个性化生成文本，通过提供多种方式控制系统的写作风格增强用户的能力，为未来的工作提供了设计建议。

    Feb, 2024

  • 从文学角度评估大型语言模型的创造力

    该研究通过一个深入的案例研究，评估了大型语言模型在创意写作过程中作为辅助工具的潜力。研究中开发了交互式多声音提示策略，交织了背景描述、指导写作的指令、目标风格的文本示例和给定示例的关键讨论，并从文学批评的角度以及计算创造力的角度进行了定性评估。研究结果支持大型语言模型能够实现高级提示的观点。

    Nov, 2023

  • 关于大型语言模型的创新力

    本文分析了大型语言模型在创造性写作方面的应用，讨论了其中的挑战，探讨了机器创造性中的一些问题，以及这些技术在创意产业中的社会影响。

    Mar, 2023

  • Pron vs Prompt：大型语言模型是否能够在创意文本写作上挑战世界级小说作家？

    大型语言模型（LLMs）在创意文学写作方面仍远未能挑战顶级作家。通过与一位获奖小说家进行竞赛，该研究对 GPT-4 进行了评估，结果表明单纯扩大语言模型规模不能实现类似的创造性写作技巧。

    Jul, 2024

  • 大型语言模型能否自动评估书面文章的熟练程度？

    利用大型语言模型（LLMs）对写作文章进行自动评分的实验表明，虽然适当选择题目对任务和模型性质很重要，但 ChatGPT 相比 Llama 在综合和个体写作特征上的性能稍优。尽管与 SOTA 模型相比预测存在差距，但它们提供了改善文章质量的反馈，为教师和学生提供帮助。

    Mar, 2024

  • HoLLMwood: 大型语言模型通过角色扮演释放剧本创作的创造力

    HoLLMwood 是一个自动化框架，通过将大型语言模型分配到不同的角色，包括作家、编辑和演员，来释放它们的创造力并探索其在编剧方面的潜力，研究结果表明 HoLLMwood 在连贯性、相关性、趣味性和整体质量方面明显优于强基准。

    Jun, 2024

  • 西物：一种基于灵活和可学习的高能物理 LLM

    发展了一种复杂的大型语言模型系统 Xiwu，通过种子裂变技术、即时学习系统和即时微调系统，实现了在高能物理领域中应用大型语言模型的最佳实践。结果表明，Xiwu 模型在高能物理知识问答和代码生成方面明显优于基准模型，为 HEP 领域提供了定制的大型语言模型。

    Apr, 2024