## 428｜斯坦福AI工具Storm，让AI像学术团队一样帮你写论文

同学们，快刀广播站又开始广播了。

今天给大家介绍一个斯坦福大学团队做的开源写作工具，主要用来写那种类似维基百科的严肃文章。当然，咱们未必每个人都会写这类东西，但这个项目背后的AI思路，非常值得我们了解。而且，这还是个免费的工具，大家完全可以上手试试，让它帮你探索一些感兴趣的领域。

说正事儿之前，我先岔开话题说一句。最近两年，AI爆火后，很多项目都会往自己头上贴个名校标签。我就见过一个创业团队，加上创始人一共八个人，其中只有一个人的本科是哈佛大学，结果这个项目就对外宣传成了“哈佛团队出品”。严格来说，这么说倒也不算错，但准确性上，肯定是夸大宣传了。

所以，大家以后再看到类似的报道，比如“某某大厂AI大神”，心里最好先打个问号。大厂的AI部门随便一算就是几千号人，这位“大神”到底是干嘛的？比如前阵子疯传的那份《DeepSeek从入门到精通》的104页PPT，听起来像是清华AI团队的作品，但其实如果严格来说，应该叫“清华大学新闻学院出品”才对。

不过，今天要介绍的这个项目，可不是随便挂个名校名头的“镀金”项目，而是妥妥的斯坦福“根正苗红”团队做的。它还有配套的学术论文，六位作者全是斯坦福人工智能相关专业的师生。

比如，第一作者Shao Yijia，本科毕业于北大，现在是斯坦福自然语言处理方向的二年级博士生。而这个项目的指导老师，是斯坦福计算机系的知名教授莫妮卡·拉姆，她的研究方向就是基于大语言模型，打造可信、有效的AI助手。

这个项目叫Storm，团队给它的定位是：一个专注于“预写”阶段的AI写作系统，能从零开始，自动生成长篇、扎实的维基百科风格文章。

简单点说，如果你需要写严谨的报告或者论文，不妨用这个工具试试看，至少能帮你快速出个初稿。但你可能会问，现在大模型随便输入一句话，都能吐出几千字的文章，那这个Storm到底有什么特别的？

我试用了几次，来给大家说说我的体验。首先，研究团队的核心观点是，无论是学术研究、商业决策，还是新产品调研，我们往往需要的不是简单的一篇回答，而是一整套完整的信息。比如，一个复杂的主题，可能涉及基础概念、关键争议点、行业背景、前沿进展等多个维度。但传统的搜索引擎或AI助手，要么只给你一篇单薄的答案，要么直接甩给你一堆链接，根本没法让你真正理解整个主题的全貌。

举个例子，很多人会直接问AI：“AI在医疗领域的应用有哪些？”但这个问题太宽泛了。你是医生、学生、病人，还是医药行业的从业者？不同角色，关注的重点完全不一样。而且，从技术实现到应用普及，从行业合规到商业模式落地，每个方面都能写出一本书。怎么可能指望AI一句话就把这么复杂的事情讲清楚？

Storm就是为了解决这个问题。这个项目有两种模式，单词storm的意思是风暴，两种模式就分别是单人和共生风暴。简单点说，单人模式就是是帮你直接生成文章，而共生模式就是和AI进行一场圆桌讨论。

这种共生模式很特别，它不像一般AI助手那样“一口气写完”，而是让用户真正参与思考。

接下来，我给大家展示一下我的体验过程。

我问了一个问题，在当今快速发展的技术环境下，人工智能如何改变组织的学习和发展。

系统接收到问题后，首先进入背景讨论阶段。我看到两个AI角色开始对话，一个是“背景讨论主持人”，另一个是“背景讨论专家”。他们的任务是逐步拆解这个问题，比如专家提到，企业需要警惕对人工智能的过度依赖和滥用，而主持人随即追问，那是不是意味着企业还需要加强对员工AI数据的隐私保护？

这个环节很快结束，接下来进入正式的圆桌讨论。

回头看我最开始的问题，其实是一个比较抽象的概念。但AI主持人的开场白，立刻把问题聚焦到了更具体的落点，比如：“AI正在驱动企业内部的知识管理变革，那么我们该如何衡量AI化的知识管理对员工绩效和整体业务成果的影响？”

说实话，光是这句话就给了我很大的启发。原本一个空泛的开放性问题，AI已经帮我转换成了一个有明确方向、可以深入探讨的实际问题。

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当主持人抛出问题后，三个不同的AI角色依次开始回答，分别是“常识提供者”、“人工智能研究科学家”和“人力资源主管”。它们各自从不同角度切入，带来不一样的视角。

“常识提供者”的作用类似一位知识检索专家，它会从学术界的研究论文或权威资料库中提取相关内容，每一句话都可以追溯到一篇研究报告，确保信息的准确性。“人工智能研究科学家”则从技术角度分析问题，比如它提出了一个名为AFRI（人工智能反馈响应指数）的概念，这个指数用来衡量AI提供建议后，用户接受并调整的速度和准确性，类似代码审查过程中，AI给出修改意见，开发者是否采纳的过程。“人力资源主管”则更关注AI如何影响企业的团队管理，比如，如何利用AI优化员工培训。

这只是第一轮讨论，整个过程完全不是传统AI助手那种“一次性输出答案”的模式，而是一个真正的互动讨论。每一轮AI给出回应后，用户都可以主动决定是否继续探讨，甚至随时加入讨论，调整方向。当我追问一个更具体的问题时，AI主持人立刻新加入了一个“企业数据科学家”角色。

那种感觉，就像现实中向某位专家请教问题，他听完后，突然说：“这个问题啊，我有个朋友，是这方面的专家，我现在就打电话摇人。”

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025031811/1870746789016030292/031811.png)

这个项目有个让我特别惊讶的地方，表面上看，我只是和几个AI角色在聊天，但当讨论结束，AI已经把整个对话整理成了一篇结构清晰、逻辑严谨的学术文章。说实话，这种输出水平，拿到国内很多EMBA商学院，完全可以作为论文的核心论点。

我已经把这个项目的链接贴在文稿里，最近如果有需要写论文或者深度报告的，强烈建议去试试看。

不过，有两个细节需要提醒一下。首先，系统目前只支持英文提问，如果英文不太好，可以借助kimi或者元宝等AI助手，把问题先翻译一下。现在AI翻译已经很成熟了，千万别让语言成为学习新东西的障碍。其次，Storm毕竟是一个学术研究项目，而不是成熟的商业产品，所以偶尔会遇到加载失败或者服务器不稳定的情况，建议换个时间再试。

最后，再说一件咱AI学习圈的事情。同学们催更很久的秦阳老师的PPT课程更新了。我们都知道，秦阳老师的教程课一直以知识点扎实、实操方法干货多著称。

但是在过去的几个月里，秦老师在设计课程的时候，却遇到了一个大难题，那就是市面上还没有合适的工具，能帮助同学解决工作汇报的难题，不是不够智能，就是门槛太高。

随着DeepSeek的出现，秦阳老师的难题也得到了解决。这一讲，秦阳老师将带你用DeepSeek辅助制作工作汇报PPT。

在课程里，秦阳老师将带你完成三个挑战：一是时间紧、任务重，如何从零开始快速完成PPT；二是如何将日常记录，转化为高质量的工作汇报PPT；三是有了PPT，如何提前为工作汇报做准备，预判领导提问，做到有准备，心不慌。

我把课程链接放在了文稿区，感兴趣的同学，现在就可以点开看看。

课程链接：

如何用DeepSeek高效制作工作汇报PPT？

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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【相关链接】

Storm系统体验地址：

https://storm.genie.stanford.edu/

Github开源地址：

https://github.com/stanford-oval/storm

配套论文地址：

https://arxiv.org/abs/2402.14207

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