AI-Press: A Multi-Agent News Generating and Feedback Simulation System Powered by Large Language Models
作者: Xiawei Liu, Shiyue Yang, Xinnong Zhang, Haoyu Kuang, Libo Sun, Yihang Yang, Siming Chen, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-10 (更新: 2024-12-12)
备注: 18 pages, 4 figures
💡 一句话要点
AI-Press：一个基于大语言模型的多智能体新闻生成与反馈模拟系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 新闻生成 大型语言模型 检索增强生成 反馈模拟 自然语言处理 自动化新闻
📋 核心要点
- 大型语言模型在新闻生成中应用广泛，但其专业性和伦理判断能力仍有不足，难以保证新闻质量。
- AI-Press采用多智能体协作和检索增强生成，自动化新闻起草和润色，提升新闻生成的质量和效率。
- 该系统构建了反馈模拟机制，考虑人口分布生成公众反馈，为新闻发布提供参考，实验验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
随着社交平台的兴起，新闻业发生了转变。对新闻内容日益增长的需求导致大型语言模型（LLMs）在新闻生产中的使用增加，因为它们具有速度快和成本效益高的优点。然而，LLMs在新闻生成的专业性和伦理判断方面仍然存在局限性。此外，在新闻发布之前，预测公众反馈通常很困难。为了解决这些挑战，我们引入了AI-Press，一个基于多智能体协作和检索增强生成（RAG）的自动化新闻起草和润色系统。我们开发了一个反馈模拟系统，该系统考虑了人口分布来生成公众反馈。通过广泛的定量和定性评估，我们的系统在新闻生成能力方面显示出显著的改进，并验证了公众反馈模拟的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：当前新闻生产领域面临着两个主要问题：一是大型语言模型（LLMs）在新闻生成方面虽然速度快、成本低，但在专业性和伦理判断上存在局限性，难以保证新闻质量；二是新闻发布前难以准确预测公众反馈，导致新闻传播效果难以评估和优化。现有方法缺乏有效的新闻质量控制机制和反馈预测能力。
核心思路：AI-Press的核心思路是利用多智能体协作模拟新闻生产流程，并通过检索增强生成（RAG）提升新闻的专业性。同时，构建一个反馈模拟系统，根据人口分布生成公众反馈，从而在新闻发布前评估其潜在影响。通过这种方式，AI-Press旨在提高新闻生成的质量和效率，并提供对公众反馈的预测能力。
技术框架：AI-Press系统主要包含两个部分：新闻生成模块和反馈模拟模块。新闻生成模块采用多智能体协作框架，其中不同的智能体扮演不同的角色，如记者、编辑等，共同完成新闻的起草、润色和审核。该模块还利用检索增强生成（RAG）技术，从外部知识库中检索相关信息，以提高新闻的专业性和准确性。反馈模拟模块则根据预设的人口分布，模拟不同人群对新闻的反馈，从而预测新闻的传播效果。
关键创新：AI-Press的关键创新在于其多智能体协作的新闻生成框架和基于人口分布的反馈模拟系统。多智能体协作能够模拟真实的新闻生产流程，提高新闻生成的效率和质量。反馈模拟系统则能够为新闻发布提供有价值的参考，帮助新闻机构更好地评估和优化新闻内容。
关键设计：在新闻生成模块中，每个智能体都配备了特定的角色和任务，并通过预定义的协议进行协作。检索增强生成（RAG）技术采用了基于Transformer的模型，用于从知识库中检索相关信息。在反馈模拟模块中，人口分布数据被用于生成具有代表性的公众反馈。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AI-Press在新闻生成能力方面取得了显著的改进。通过定量和定性评估，该系统生成的新闻在专业性、准确性和可读性方面均优于传统的基于LLM的新闻生成方法。同时，反馈模拟系统的有效性也得到了验证，能够较为准确地预测公众对新闻的反馈。
🎯 应用场景
AI-Press可应用于自动化新闻生产、舆情分析和新闻传播效果预测等领域。它能够帮助新闻机构提高新闻生产效率，降低成本，并更好地了解公众对新闻的反馈，从而优化新闻内容和传播策略。该研究的成果有望推动新闻行业的智能化转型。
📄 摘要（原文）
The rise of various social platforms has transformed journalism. The growing demand for news content has led to the increased use of large language models (LLMs) in news production due to their speed and cost-effectiveness. However, LLMs still encounter limitations in professionalism and ethical judgment in news generation. Additionally, predicting public feedback is usually difficult before news is released. To tackle these challenges, we introduce AI-Press, an automated news drafting and polishing system based on multi-agent collaboration and Retrieval-Augmented Generation. We develop a feedback simulation system that generates public feedback considering demographic distributions. Through extensive quantitative and qualitative evaluations, our system shows significant improvements in news-generating capabilities and verifies the effectiveness of public feedback simulation.