研究提出正交新颖性分数并评测LLM假设

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出的一项研究提出区分两类新颖性：距离衡量假设与现有工作的远近，方向衡量是否进入已有工作之外的新探究路线，并引入正交新颖性分数（ONS）量化方向。作者用预训练科学论文嵌入模型构建共享概念空间，嵌入六个自然科学领域、1325 个研究主题的 2690 万篇人类论文，以及来自 8 个模型的 524,308 条 LLM 生成假设。研究结论称，LLM 能拓展已知研究，但未开辟新研究方向。该研究由 Zhihua Liu 等发表，评测对象为 LLM 生成科学假设的新颖性方向。目前报道未提及后续进展或争议。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。