导航写作路径：基于大纲的大型语言模型文本生成

大型语言模型影响了写作过程，通过与人类在内容创作平台上的协作提高了生产力。然而，生成高质量、与用户对齐的文本以满足现实世界的内容创作需求仍然具有挑战性。我们提出了WritingPath，一个使用显式大纲来指导大型语言模型生成目标导向、高质量文本的框架。我们的方法从结构化写作规划和推理路径中汲取灵感，专注于在写作过程中反映用户意图。为了在现实场景中验证我们的方法，我们从非结构化博客帖子构建了一个多样化的数据集，用于基准测试写作性能，并引入了一个全面的评估框架来评估大纲和生成文本的质量。我们使用各种大型语言模型进行的评估表明，WritingPath方法根据大型语言模型和专业作家的评估显著提高了文本质量。