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大型语言模型作为创新者：利用潜在空间探索发现新颖性的框架

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MateuszBystroski,MikoajHoysz,GrzegorzPiotrowski,

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NiteshV.Chawla,TomaszKajdanowicz

1WrocawUniversityofScienceandTechnology,2UniversityofNotreDame

Correspondence:mateusz.bystronski@pwr.edu.pl

摘要仅仅增加模型的随机性（例如，温度设置）

只能在原创性(Mizrahietal.,2025)方面带来

创新思想的产生仍然是人工智能领域的一

有限的增长，而指示一个大语言模型“要有创

本个核心挑战，因为大型语言模型（LLMs）往意”可能会适得其反，产生无效或幻想的结果

译往难以生成既新颖又相关的结果。尽管它(Mizrahietal.,2025)。简而言之，尽管它们流

中们具有流畅性，但LLMs倾向于复制训练期利，当前的大语言模型在创造性的发散方面常

间看到的模式，这限制了它们在没有广泛

1

v提示工程的情况下创造性地偏离的能力。常表现不足，需要新的方法来解锁它们的构思

4先前的工作通过特定领域的启发式方法和潜力。

7

8结构化的提示流水线来解决这一问题，但一个有前景的方向是通过启发式播种和结

3这类解决方案较为脆弱且难以泛化。本文构化想法转换来增强大语言模型。最近的研究

1

.提出了一种模型不可知的方法潜在空间构

7表明，为大语言模型提供精心设计的种子或以

0思框架，它可以通过导航思想的连续嵌入

5新颖的方式组合现有概念可以显著提高其输出

2空间实现控制和可扩展的创造力。与之前

:的方法不同，我们的框架不需要手工编写的创造力。例如，Mizrahi等人（2024）介绍了一

v

i的规则，并且能够轻松适应不同的领域、输条将文本输入解析为结构化表示并重新组合生

x

r入格式和创意任务。本文介绍了我们方法成创意结果的管道(Mizrahietal.,2025)。在烹饪

a

的一个早期原型，概述了概念框架并展示领域，他们的系统合并了不同的食谱——例如，

了初步结果，突显其作为人类-人工智能协结合披萨制作方法和alfajores饼干的味道产生

作中通用联合创意者潜力。

了新颖的“alfajores披萨”概念(Mizrahietal.,

2025)。与这一研究方向相辅相成的是H