史丹佛大學 STORM 免費 AI 研究助理：一鍵自動蒐集資料、對話辯論、撰寫報告！

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最近收到幾個讀者的詢問，提到說他們在使用 AI 工具的過程，常常無法幫他們生成有效的報告草稿、簡報大綱，AI 給出的往往是比較膚淺、平庸，甚至充滿錯誤的生成結果？但是，當我回頭仔細詢問他們是怎麼應用 AI 工具的？常常發現很多朋友往往就是提出一個簡單的問題，就希望讓 AI 直接幫我們生成一個理想中的最終內容，而這當然是「不可能的任務」。

我自己的 AI 工作流程並非如此，在最近的一篇文章《如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效》的分享中，我就提到了，當要讓 AI 生成一個有效的文章報告結果的時候：

  1. 我一定會讓 AI 先去有效的收集資料，針對某個主題的資料進行深入摘要。
  2. 然後一定要讓 AI 對於這些雜亂的資料，做「一次以上」有效的整理、推理跟延伸思考
  3. 最後才從這個延伸思考的結果，產出我需要的報告草稿。

這時候不僅不會覺得 AI 生成的內容很平庸，反而會在這個過程中發現很多有效資料。而且 AI 最後輸出的報告結果不僅更加嚴謹，甚至會產生一些自己原本沒有想到的論述。




我自己手動跑這樣的流程不會花多少時間，但最近也開始有一些工具可以按下一個按鍵，就把上述自動化的流程跑完。

例如我也介紹過的 Google Gemini Deep Research 這一款 AI 自動研究助理工具，只要提出一個問題，這個工具會自動幫我們做好研究計畫，自動根據它的研究計畫去網路上收集大量的資料，自動對資料進行分析摘要，分析摘要之後還會自動梳理這些資料背後的論述架構，最後寫成一個研究報告。這些過程我們什麼都不用做，AI 會自動像是一個代理人一樣，跑完這些步驟。

不過這個功能我們需要付費版本的 Google Gemini 才能夠使用。



而最近我發現了另外一個可以免費完成上述工作流程的 AI 工具，它是「美國史丹佛大學推出的 STORM」，一個免費的AI研究助理。

它的目的當然是幫教授學生可以更有效的完成他們研究報告的草稿，功能上只要告訴他報告的題目，就幫我們自動上網搜尋，甚至可以找到一些新資料，接著自動幫我們分析處理資料，然後自動從這些資料中推理出報告架構。

甚至它的最新版本（ Co-STORM， Roundtable 圓桌會議模式）會模擬出不同研究者、專業人士的角度，模擬多角色的圓桌會議，進行一場 AI 腦力激盪的辯論，在辯論完成之後，擬出一個更完整、更深入的報告架構，完成我們需要的研究文章，融入各種角度的詮釋，效果還蠻讓人驚艷的。

STORM（Stanford Topic-Oriented Research Model 史丹佛主題導向研究模型）特色：

  • 能夠幫助用戶快速生成類似維基百科風格的長篇文章或研究報告：
    • 透過結合大語言模型（OpenAI GPT-4o-mini）與網路搜尋功能（Bing Search），STORM 能夠自動收集相關資料，並生成詳細且具參考價值的內容，包含來源引用。
  • 能夠模擬不同領域的專家與作者之間的對話：
    • 透過角色互動的方式深入探討主題，產出具廣度與深度的內容，這樣的設計大幅提升生成內容的可靠性與專業性。
  • 提供免費的公開使用版本：
    • 用戶只需前往官網，註冊一個免費帳號，即可開始體驗 AI 生成內容的功能。

今天這篇文章就要跟大家介紹一下史丹佛大學 STORM 這個工具的特色跟如何使用的操作方法。如果說他有什麼限制的話，就是目前只能用英文提問，但無論是用瀏覽器內建的翻譯工具直接全文照翻，或是用其他 AI 工具輔助翻譯，都是很簡單的解決方法。




先到「美國史丹佛大學推出的 STORM」官方網站註冊一個免費帳號。

工具的介面非常簡潔易懂，一開始在提問框左上方，可以切換兩種生成模型，舊版的是直接生成文章的 STORM。

但是推薦大家試試看新版的「 Co-STORM 」，這個生成模型會先模擬多種專家角色，進行研究討論會議，然後生成更好的報告草稿。




在第一步的提問框中，要輸入的不是提問，而是要輸入自己的報告、文章的「正式主題、標題」。

還有記得要用英文提問與討論。




接著 STORM 就會根據我們的主題，透過 AI 自動上網找資料、分析資料。（延伸閱讀：SciSpace 論文研究 AI 助手，中文文獻問答、摘要引用與報告改寫）




如果使用「 Co-STORM 」模型，AI 會模擬出主持人、知識研究者、業界人士等多種角色，自動先做背景討論，有點像是討論這個報告應該有的方向、可能的突破點、可能的局限等等。

下圖中為了讓大家方便查看，我用瀏覽器內建翻譯直接轉成中文版（其實你也可以這樣使用），但本質上這個工具只能生成英文內容。




「 Co-STORM 」模型最大特色就是多種角色的圓桌會議，所以除了 AI 預設的背景討論外，我們可以試試看按下討論串最下方的「產生」按鈕，讓 AI 繼續模擬不同的角色開會討論。

我們也可以透過下方的對話框，輸入我們的提問、意見、總結，隨時加入圓桌會議的討論。




這個過程，不同的 AI 虛擬角色會慢慢誕生多種思考角度，這是很有意思的一個過程。

其實，就算不使用「 Co-STORM 」模型，我們自己在 ChatGPT 等工具中也可以多多嘗試讓 AI 模擬不同角色和我們進行腦力激盪對話。（延伸閱讀：ChatGPT 五種助理教練提示語分享：目標規劃、寫作、學習到教學）




持續讓 AI 討論，話題會有愈來愈多的細節， STORM AI也會自動提出新的問題、更深入的問題，模擬的角色也不會一層不變，而會根據需要自動產生適合的新角色來思考。




別忘了，我們（人）是可以隨時加入 AI 討論會議的，利用最下方的對話框，適時地提出自己的看法與問題，引導討論朝向自己需要的方向。




任何時候，我們可以從上方的「討論串」頁面，切換到「文章生成」頁面，這時候會根據目前階段的討論內容，產出一篇完整報告文章，裡面有各種引用，有完整的論述架構，而在我這個例子中甚至是長達 10000 字的有條理內容。




根據我不同主題測試的結果，「 Co-STORM 」模型撰寫報告，生成學習研究資料，都有基本水準。

意思是雖然還是無法寫出專業研究者、作者那麼有深度、精簡扼要、有論點的內容。

但作為一個努力整理資料的研究生，還是很克盡職責的。





下面是我對「美國史丹佛大學 STORM AI 研究助理」生成報告結果的實測分析，優點有：

  • 結構清晰、條理分明
    • 報告邏輯嚴謹且層次分明。
    • 充分討論後會加入更多具體操作細節與實際應用案例。
  • 提供詳細的背景資訊
    • 大量引用與資料摘要，增強了報告的權威性與完整性。
  • 引入多元視角的詮釋
    • 根據報告主題，可能包含學生、職場人士、學術研究者等不同角色中的視角。
  • 有效的利用新資料
    • 報告中可以引用許多網路上相對新的資料，加入新的工具、觀點、事件。

但是當然也有不足之處：

  • 缺乏視覺輔助與圖表
  • 應用案例描述不夠深入
    • 雖然報告列出了多種應用案例，但在細節上跟人類相比還是略顯不足，摘要過程會有比較多的資料損失。
  • 部分段落重複性高
    • 某些概念在不同段落中多次出現，導致內容有些冗餘， AI 比較無法有效的在不同段落替換說法、減少重複。



畢竟目前「美國史丹佛大學推出的 STORM」也還是一個免費的 AI 研究助理，並且更接近學術測試的取向，即使如此，初步使用後，還是覺得有機會運用在下面幾種面向：

  1. 學術研究與課題報告的「腦力激盪草稿」：
    1. STORM 能快速提供某個研究主題的背景資料與引用來源，節省研究人員尋找資料與編寫初稿的時間。例如生成 STORM 來生成文獻回顧初稿，並透過角色對話模式進一步深入討論某個議題。
  2. 內容行銷與市場分析「報告草稿」：
    1. 行銷專家與內容創作者常需要快速掌握某個市場趨勢或背景資訊，STORM 可自動生成具邏輯性的報告，並包含詳細數據與引用來源。進行競品分析，產出完整的市場調研報告，輔助決策。
  3. 企業內部知識管理的「學習百科」：
    1. 企業可以利用 STORM 快速生成內部報告與專案資料，減少重複性工作並提升知識共享的效率。
  4. 教學輔助與學生學習的「研究工具」：
    1. STORM 提供教師與學生一個高效能的教學與學習工具，教師可快速生成教學材料，學生則能以 STORM 自動生成研究方向，或是進行輔助思考。


有興趣的朋友可以進一步研究：




大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：


我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。

（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：史丹佛大學 STORM 免費 AI 研究助理：一鍵自動蒐集資料、對話辯論、撰寫報告！）

文章分類：
電腦玩物站長 Esor （異塵行者），在電腦玩物上的文章有別於單純的軟體和服務介紹，而是更強調軟體和服務背後的數位工作思維及方法，並說明實際應用後帶來的生活改變。著有《電腦玩物站長的筆記思考術》、《大腦減壓的子彈筆記術：用Evernote打造快狠準系統》、《比別人快一步的Google工作術：從職場到人生的100個聰明改造提案》等暢銷書籍。

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