集体评论家：创意故事生成

使用大型语言模型（LLM）生成数千字的叙事连贯长篇故事一直是具有挑战性的。以往的研究通过创建故事计划并基于该计划生成长篇故事来解决这一挑战。然而，这些框架主要侧重于维持故事的叙事连贯性，往往忽视了故事计划中的创造性以及这些计划生成的故事的表达性——这两种属性都有助于吸引读者的兴趣。本文提出了集体评论家（Collective Critics）用于创意故事生成的框架（CritiCS），该框架由计划细化阶段（CrPlan）和故事生成阶段（CrText）组成，通过集体修订机制将这些属性融入长篇故事生成过程。具体而言，在每个阶段，一组LLM评论家和一个领袖合作，通过多个轮次逐步细化计划和故事的草稿。大量人类评估表明，CritiCS显著提升了故事的创造性和读者参与度，同时也保持了叙事连贯性。此外，该框架的设计允许人类作家在评论过程中扮演任何角色，从而实现故事写作中的人机互动协作。