NeurIPS 2026 论文提出采样认知不可及科研方向的方法

一篇 NeurIPS 2026 论文（arXiv:2603.01092）提出一种科研方向采样方法：将论文分解为“创意原子”，再用连贯性模型和可得性模型对组合排序，以生成科学上连贯、但现有研究社区不太可能主动提出的研究方向。作者称这是“外星科学空间”式的采样。 在 NeurIPS、ICLR、ICML 等主要会议的 16,068 篇大模型领域同行评审论文上，该方法产生的研究方向组合比前沿大模型基线更多样。作者称，在仅使用 2025 年前数据的时间验证中，从候选空间中选取不到 1% 的组合，就能以 35.9 倍于随机概率的比率命中 2025 年实际出现的论文组合。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。