SurveyForge

SurveyForge – AI自动化学术综述生成框架

SurveyForge 是由上海 AI Lab 联合复旦大学、上海交通大学等机构倾力打造的创新框架，旨在自动化生成高质量学术综述。它采用两阶段设计，通过双数据库协同驱动，实现结构合理、逻辑清晰的大纲生成，并利用学者导航 Agent (SANA) 精准检索文献，最终高效产出连贯的长文档。

## SurveyForge：学术综述生成新引擎

SurveyForge，一款由上海 AI Lab 领衔研发的创新框架，正引领学术综述生成领域的新潮流。它整合了来自复旦大学、上海交通大学等机构的尖端技术，致力于为学术研究人员提供高效、高质量的综述生成解决方案。

### 核心功能概览

* **高效综述生成**：能够在短短 10 分钟内生成一篇长达约 64k token 的综述，成本仅需 0.5 美元。
* **高质量大纲构建**：基于双数据库协同驱动的启发式学习机制，生成结构严谨、逻辑通顺的综述大纲，媲美人工撰写水平。
* **精准文献检索**：学者导航 Agent (SANA) 精准定位与主题相关的高质量文献，提升综述的学术价值和影响力。
* **内容优化与协调**：采用并行生成与协调机制，确保各章节内容生成后，通过精炼阶段消除冗余、整合逻辑，最终呈现连贯的整体。

### 技术亮点

* **大纲生成阶段**：
* **双数据库协同驱动**：整合研究论文数据库（收录约 60 万篇 arXiv 计算机科学领域论文）和综述大纲数据库（涵盖约 2 万篇综述文章的层次化大纲结构）。通过跨数据库知识融合，学习专家级的结构化模式。
* **递归构建策略**：首先生成体现全局逻辑的一级大纲，然后针对每个章节结合领域文献进行深入细化，实现由宏观到微观的结构化学习。
* **内容生成阶段**：
* **学者导航 Agent (SANA)**：
* **子查询记忆模块**：将大纲生成阶段检索的文献集合作为记忆上下文，确保查询分解过程围绕主题核心，避免语义偏差。
* **检索记忆模块**：将整个大纲相关的文献作为全局记忆，基于嵌入相似度检索最相关的文献，提高检索精度和语义一致性。
* **时间感知重排序引擎**：将检索到的文献按发表时间分组，组内按引用数进行 top-k 筛选，平衡经典权威文献与前沿新兴研究的代表性。
* **并行生成与协调**：各章节生成内容，基于共享的记忆系统确保围绕统一主题框架，通过精炼阶段消除重复、理顺逻辑，形成连贯的整体。

### 产品官网

访问 SurveyForge 项目的官方资源，获取更多信息：

* **GitHub 仓库**：https://github.com/Alpha-Innovator/SurveyForge
* **HuggingFace 模型库**：https://huggingface.co/datasets/U4R/SurveyBench
* **arXiv 技术论文**：https://arxiv.org/pdf/2503.04629

### 应用场景

* **学术研究**：帮助研究人员快速了解领域概况，提高文献调研效率。
* **教育领域**：辅助教师设计课程、学生学习，快速掌握领域知识。
* **工业界**：助力企业进行技术调研和行业分析，为研发决策提供参考。
* **政策制定**：为政策制定者提供科学依据，辅助技术评估和政策规划。
* **个人学习与研究**：帮助个人快速了解感兴趣领域的最新进展，辅助论文写作。

### 常见问题

* **SurveyForge 的生成速度如何？** 仅需约 10 分钟即可生成一篇 64k token 的综述。
* **SurveyForge 的内容质量如何？** 框架生成的综述大纲结构合理、逻辑清晰，内容基于精准文献检索，力求高质量。
* **SurveyForge 的成本如何？** 生成一篇 64k token 的综述，成本不到 0.5 美元。