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原標(biāo)題：首次統(tǒng)計學(xué)上證明，LLM生成的idea新穎性優(yōu)于人類
關(guān)鍵字：想法,研究人員,創(chuàng)意,論文,智能
文章來源：人工智能學(xué)家
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來源：機(jī)器學(xué)習(xí)研究組訂閱
大型語言模型（LLMs）在各個領(lǐng)域都是一個優(yōu)秀的助手，廣大科研人員也對LLM在加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面的潛力充滿期待，比如已經(jīng)有研究提出了能夠自主生成和驗(yàn)證新想法的研究智能體。
然而，至今還沒有評估結(jié)果能夠證明LLM系統(tǒng)能夠生成新穎的、達(dá)到專家水平的想法（idea），更不用說接手完成整個研究流程了。
為了填補(bǔ)這一空白，斯坦福大學(xué)的研究人員最近發(fā)布了耗時一年完成的新實(shí)驗(yàn)，獲得了第一個具有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)論：LLM生成的想法比人類專家撰寫的想法更新穎！論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2409.04109
在論文中，研究人員設(shè)計了一個完整的實(shí)驗(yàn)，可以評估模型在新研究思路生成方面的能力，同時對可能的干擾因素進(jìn)行控制，首次將專家級的自然語言處理（NLP）研究人員與LLM創(chuàng)意代智能體進(jìn)行直接比較。
實(shí)驗(yàn)招募了超過100名高水平NLP研究人員來撰寫新想法，然后對LLM生成的想法和人類想法進(jìn)行盲審，參與者來自 36 個不同的機(jī)構(gòu)，大部分是博士和博士后。
通過這種方式，研究人員首次得出「LLM在研究創(chuàng)意生成」能力的統(tǒng)計顯著結(jié)論：LLM生成的想法在新穎性方面優(yōu)于人類專

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