召喚100多位學者打分，斯坦福新研究：「AI科學家」創(chuàng)新確實強

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原標題：召喚100多位學者打分，斯坦福新研究：「AI科學家」創(chuàng)新確實強
關(guān)鍵字：構(gòu)思,創(chuàng)意,想法,思路,人類
文章來源：機器之心
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機器之心報道
編輯：Panda、蛋醬近日，一篇關(guān)于自動化 AI 研究的論文引爆了社交網(wǎng)絡，原因是該論文得出了一個讓很多人都倍感驚訝的結(jié)論：LLM 生成的想法比專家級人類研究者給出的想法更加新穎！
我們都知道通過調(diào)節(jié) LLM 的溫度值確實可以調(diào)整它們的隨機性和創(chuàng)造性，但在科學研究方面比人類還懂創(chuàng)新？這還是超乎了很多人的想象 —— 至少很多人沒想到這會來得這么快。難道 AI 科學家真的要來了？那么，這項來自斯坦福大學的研究究竟得出了什么樣的結(jié)論呢？論文地址：https://arxiv.org/abs/2409.04109
調(diào)查鏈接：https://tinyurl.com/execution-study
項目地址：https://github.com/NoviScl/AI-Researcher
LLM 能生成新穎的研究思路嗎？
為了準確地對比 LLM 與人類在科研思路創(chuàng)新方面的能力，斯坦福大學的這個研究團隊招募了 104 位 NLP 研究者，讓其中 49 位寫下創(chuàng)新研究想法，然后再讓 79 位專家對 LLM 和人類給出的思路進行盲測。請注意，其中有 24 位人類專家既寫了想法，也參與了盲測，

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