浙大通义联手推出慢思考长文本生成框架OmniThink，让AI写作突破知识边界

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随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。   针对上述问题，浙大通义联手提出慢思考长文本生成框架 OmniThink，通过模拟人类写作中反思与扩展这一过程来突破知识的边界，基于知识增强使生成的文章更加深入、丰富和原创，该框架可应用于综述写作、新闻报道、报告生成等场景。 论文题目：OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking 论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.09751 在线Demo: https://modelscope.cn/studios/iic/OmniThink 背景与挑战   文章内容重复 ：如图所示，基于 RAG（GPT-4o）的框架主要依赖固定的检索策略，检索得到的内容信息单一，生成文章时可利用的 ………………………………