以后，写∝§故事这脑力活ਭ可以交给 AI 了。
前段时间，模仿ࣻ人类写作过程的语言模型 Re^3 发布，该≤模型不需要微调大模型，而是通过设计 prompt 来生ਪ成一致性强的故事。
现在，该研究团队又提出了一个生成故事的新模型 DOC。论文作者 Kevin Yang、田渊栋也在ઢ推特上发文宣传了 DOCο 模型，表示 DOC 比 Re^3 生成的故事更加连贯、有趣。ખ
DOC 框架意指详细大纲控制（Detailed Outõline Contårol），用于在自动生成数千字长故事时提高情☞节的连贯性。DOC 由两个互补的组件组成：详细大纲组件（Detailed Outliner）、详细控制器（Detailed Controller）。
Ι论文地址：https://arþxiv.org/p࠷df/2212.10077.pdf
Detailed Outliner 负责创建详细的、分层结构的大纲，将写作创意从起草转移到规划阶段。Detailed Controller‡ 则通过控制故事⊇段落与大纲细节对齐，确保生成结果遵循详细的大纲。
该研究对模型自动生成故事的功能进行了人工评估，DOC 在多个指标上获得了大幅增益：情节连贯性（22.5%）、大纲相关ੈ性（28.2%）和ð趣味性（20.7%），大大优于 Re^3 模型。此外，DOC 在交互式生成环境中更易于控制。
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DOCÞ
与 Re^3 类似，DOC 通过将写作过程分解为计划、起草、重写和编辑步骤，生成超过 2000 字、情节连贯的长篇故事。DOC 遵循 Re^3 的高级写ટ作过程和基于结构化提示的段落生成。不过 DOC 删除了耗时的编辑步骤，即便如此，但对最终故事的质量没a0;્有影响。
不同于 Re^3 存在的缺点，如无法保持远程情节的连贯性、与周围环境不符的冗长段落、故事经常偏离最初计划等，DOC 旨在通过两项创新来解决这些缺点：通过 Detailed Outlinc8;erઘ 实施½更详细的规划，通过 Detailed Controller 在起草过程中相应地进行更详细的控制。
De☻tΠaile৻d Outliner
Detailed OÁutliner 递归地ò生成Í任意粒度的分层详细大纲。图 3 总结了各个组件。
Detailed Control⊇lδer ⋅
Detailed Control◯ler 增强了生成器与详细大纲保持相关性的能力。该研究将 Detailed Controller 实现为 FUDGE 控制器，以根ϒ据给定的摘要指导段落生成。
在起草过程中，Detailed Con૯tro″llਯer 的灵活性体现在：
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∠事件。将事件描述（图· 2，橙色文本）逐字输入控制器。
设置⇓。如果设置发生变化，<该研究通过构建输入摘要来说明角色移动到新设置，与事件描Š述相比使用较低的控制强度。
角色。如果出现了一个没有出现在前一个大纲条目中的角色，该研究还是通过构É建一个输入摘要来说明κ这一点，再次使用较低的控制强度੩。
Š实验与评估
该研究∧比较了处于同一顶级അ大纲条目的 1000 到 1500 字的段落，而不是完整的故事。评估指标包括三个：连贯性、相关性以及趣味性。
结果如表 1 所示，DOCÌ 生‹成的段落情节更加连贯且与大纲相关。¬
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表 3 显示了 DOC 根据表 2 中的详细大纲（经大量删节）编写的一个故事（经大量删节）：虽然有些问题仍然è存ⓖ在，但故事还保持整体连贯，遵循大纲内容。
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人机交互故事生成：如↑表 4 所示，在四个人机交互指标上，人类‾更喜欢 DOC 而不是 RE^3 生成的故事：至少四分之三的人表示 DOC Í在每个评估指标上都更优秀。
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Ν消¢融实验
为了评估 DO્C® 的两个主要组成部分，该研究对 DOC 进行了如下两种修改ąc;：
DOC-NOOćc;UTLINE，仅根据粗略大纲而不是完整的详细大纲生成故事，使用固定强度的 Detailed Controller。
DOC-NOCONTROL，除了 Detailed Conਨtrolϖler 关闭外，其他设അ置与 DOC 相同。
消融ⓕ实验的结果如下表 5 ઽ所示ખ：
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该研究发现，与 Re^Œ3 相比，趣味性的提高主要是由于 DOC 有更详细的大纲；而 Detailed Controller ⇔可能会稍微损害趣味性。该研究通过定性观察发现：进一步增加控制强度会产生更多重复的输出，这些输出越来越狭隘地拟合给定的大纲，而失去了创造力。
如下表 6 所示，该研究又进一步实验证明：▣Detailed Controller 的作用 是大大提高 DOC 在起草过程中遵循大纲细节的Ë能力。
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了解更多研究ⓛ，请参ⓩ考原论ત文。
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