story-generation

利用果蝇大脑的连接组，一个详细的神经图谱，研究人员和爱好者创建了AI应用，如生成故事创意和交易股票，展示了生物智能的创新和幽默用途。

本文提出了一种无监督框架，用于识别和刻画社交媒体政治话语中的竞争叙事，重点关注德国政治家的推文，并使用自然语言处理技术分析不同的观点。

本文评估了多语言大型语言模型在乌尔都语故事生成中的表现，揭示了其在语言、语义和文化方面的显著弱点，突显了对于低资源语言的局限性。

Introduces StorySpark, a module-wise evolutionary search framework for LLM-based story premise generation, demonstrating consistent gains in originality and downstream story quality.

介绍了Magnet——一个基于角色的多智能体目标驱动叙事引擎，用于长篇故事生成，以及Atlas——一个基于图的流水线，用于检测生成叙事中的幻觉。该框架相比单模型基线和IBSEN提高了连贯性并减少了幻觉。

本文研究大型语言模型是否能够生成多样化的故事。通过叙事相似性分析，作者发现，LLM生成的叙事彼此之间的相似度始终高于人类撰写的故事，而常见的缓解策略（如负面提示和温度缩放）未能解决这种同质化问题。

本文介绍了用于研究 LLM 中谚语条件故事生成的谚语对齐叙事数据集（PAND），发现了一个“解压缩差距”，即模型能生成流畅的故事，但未能忠实地捕捉谚语的道德和因果结构。

本文诊断了LLM生成故事的低多样性问题，发现88.3%的采样故事包含11个常见词汇之一（例如埃利亚斯、灯塔），且这些词汇在不同模型间普遍存在，并将这种同质性归因于后训练数据和对齐，而非预训练数据中的普遍存在。

一个分层多智能体框架通过强制叙事节奏、确保空间一致性和通过迭代优化与审阅循环实现质量控制，从单一句子生成短剧。它引入了一个新的基准——Short-Drama-Bench，用于评估。

本文介绍了 NARRA-Gym，这是一个基准和可执行评估环境，用于评估大型语言模型在多轮对话中维持交互式叙事、管理记忆以及适应用户的能力。

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