Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究与基准，测试 LLM 判断科研想法新颖性的可靠性

Hugging Face 社区博客·2026-10-28 00:12· 1 小时前AI 评分66

我们能否信任 LLM 判断一个研究想法是否新颖？

AI 导读

Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究，配套新颖性评审基准、数据和自动化流水线，测试 LLM 作为 novelty judge 评估科研想法新颖性的可靠性。

正文 · 原文

今天我们发布 Old Ideas, Novel Problems，这是一项关于大语言模型评估科学研究想法新颖性可靠程度的新研究。除论文外，我们还发布了一个用于测试新颖性评审器的基准、数据和代码，以及一条研究人员可用于构建新评估集的自动化流水线。

在 Ai2，我们一直在开发支持科学发现不同环节的 AI 系统。DataVoyager 帮助研究人员探索和分析结构化数据，AutoDiscovery 生成并检验假设，Theorizer 将大量文献中的证据综合为候选科学理论。与 Asta 一起，这些项目指向能够帮助研究人员从理解已有工作，走向提出、检验和完善新想法的系统。

但生成研究想法只是自动化科学发现挑战的一部分。这些想法还需要贡献真正新的东西，这意味着这些系统需要一种方法来区分新颖方向与主要只是重新包装已有工作的方向。

这一判断通常被交给另一个 LLM——我们称之为新颖性评审器。新颖性评审器评估一个研究想法相对于已有工作是否新颖，可以单独评估，也可以与另一个想法比较。构建评审器没有标准方法；研究团队会选择模型、提示词、评估格式、推理预算，有时还会选择文献检索系统。这些选择可能实质性影响判定结果。然而，这些评审器往往只在人类撰写的论文上验证，而不是在它们实际要评估的 AI 生成想法上验证。

我们的新基准结果表明，新颖性评估本身远不可靠。在六个 LLM 评审器——GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Claude Opus 4.6——中，评估设置看似微小的变化会对同一批想法产生截然不同的判断。在一项实验中，仅改变提示词中的几个词，就会使模型识别两个想法中哪个更新颖的准确率变化超过 50 个百分点。检索和额外推理并不能持续改善判断，而两个专门构建的新颖性评估系统表现还不如一个简单提示的 Claude Opus 4.6 基线。

如果 AI 要在科学发现中发挥更大作用，我们需要更可靠的方法来判断它是否真的提出了新东西。我们的工作为研究这一问题提供了工具，同时表明还有多少问题尚未解决。

为新颖性评审器构建基准

为了测试新颖性评审器区分更新颖与较不新颖研究想法的可靠程度，我们首先需要一些示例，这些示例中关于底层科学贡献的原创性有强有力的证据。

因此，我们围绕 ICLR 2026 同行评审构建了一条自动化流水线。我们没有把论文被接收当作新颖性的代理指标，而是从评审意见本身中挖掘审稿人明确讨论某项贡献原创性的段落。这一区分至关重要；一篇论文即使新颖性并不突出，只要在其他方面足够扎实，也可能被接收。同样，一篇被拒的论文即使有原创性贡献，也可能存在其他弱点。

我们创建了一个高新颖性池，包含 154 个人类撰写的研究想法，方法是选取在其 ICLR 研究领域中评分排名前 10% 的已接收论文，这些论文的审稿人正面指出了新颖性，且没有审稿人对此提出异议。我们应用相反的标准构建了较低新颖性池：从排名后 10% 的被拒论文中选取 145 个想法，这些论文的审稿人提出了原创性方面的担忧，且没有任何审稿人正面指出新颖性。在对评审挖掘过程的单独检查中，一位标注者在 50 个案例中的 47 个里同意提取出的新颖性信号极性；所有分歧都不会改变某位审稿人是否被计为赞扬或质疑论文的新颖性。

这两个池共同构成了我们的第一个评估设置——仅人类，用于测试新颖性评判者能否区分有强证据表明新颖性较高或较低的人类撰写想法。但在实践中，新颖性评判者正越来越多地被用于评估 AI 生成的想法。因此我们创建了第二个设置——人类+生成。

对于这个池，我们将同样的 154 个经过验证的人类想法与一个简单 LLM 生成器产生的 154 个想法配对。我们假设生成的想法不如其人类撰写的对应想法新颖；这些是弱标签，并非对每个想法的经过验证的判断。生成器只收到一个研究领域和一条提出新颖想法的指令，没有文献检索、工具、迭代或反馈。这为我们提供了一个保守的比较：来自基础生成器的想法与来自排名前 10% 的 ICLR 论文的贡献相比，后者的审稿人已明确认可其原创性。

作为额外检查，一位专家独立审查了 30 对人类+生成配对，这些配对严重偏向我们最强评判者判断错误的案例；我们还将人类和 AI 生成的想法改写为统一结构，以测试评判者是否只是在反应写作风格的差异。该专家在全部 30 对中都更偏好人类想法，并认为没有任何生成的想法具有新颖性。

重要的是，我们的许多核心发现根本不依赖于标签。如果两个合理的评估设置对同一对想法给出相反答案，这种分歧本身就揭示了不稳定性。

微小的变化可能产生截然不同的判定

利用我们收集的人类撰写和 AI 生成的研究想法，我们测试了六个 LLM 评判者——GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Claude Opus 4.6——通过逐点（即绝对新颖性评分）和成对（即比较两个想法以找出更新颖者）比较来评估新颖性的能力。我们一次只改变一个因素：提示词、推理预算、评判者是否能看到相关论文、想法的格式、将多少判断合并为最终判定，以及——对于 AI 生成的想法——由哪个模型生成。

性能的最大变化来自我们如何提示模型判断新颖性。

例如，我们向 GPT-5.4 展示了相同的 Human+Generated 配对——每对包含一个经过验证的人类撰写的想法和一个 AI 生成的想法——并使用了两种提示词。其中一种提示词告诉模型，评审者发现每对中恰好有一个想法是新颖的，并要求它指出是哪一个；另一种则只是询问哪个想法是新颖的。当我们改用更简单的提示词时，准确率从 93.5% 降至 40.9%——低于随机水平——并且模型对超过一半的相同配对改变了判定。

相比之下，同样的提示词变化在 Human-Only 数据集上仅使准确率变化了约七个百分点，该数据集将人类撰写的想法与更强和更弱的新颖性证据配对。这表明，新颖性评判器在人类撰写的研究上可能显得相对稳定，但在 AI 生成的想法上表现却可能大不相同。

话虽如此，人类撰写的想法也并非不受影响。我们在 Human-Only 数据集上也看到了显著变化；同样的改动使 Claude Opus 4.6 的准确率变化了 21 个百分点。只是这些变化没有在 AI 生成的想法上那么严重。

也不存在普遍更好的提示词。例如，在逐个评判想法时，去掉一条警告评判者不要将琐碎或渐进式贡献视为新颖的指令，对某些评判者提高了准确率，对另一些则降低了准确率。换句话说，对某个模型有效的提示词未必能迁移到另一个模型。

我们还测试了新颖性评判器的一种常见用途：比较来自两个 AI 生成器的想法。我们将 Claude Opus 4.5 与 Claude Sonnet 4.5 的想法配对，将 GPT-5.4 与 GPT-5.1 的想法配对。在所测试的提示词变化中，六位评判者平均约有四分之一到三分之一的判定发生了变化。这种分歧可以在不假设哪个生成器产生更新颖想法的情况下进行测量，从而表明评判提示词的选择如何影响创意生成系统之间的比较。

更多的搜索和推理未必能产生更好的新颖性判断。我们给 GPT-5.6 Sol 分配了超高的推理预算，并限制其在 arXiv 上进行实时迭代搜索，然后将其与标准检索评判者进行比较，后者各自查看五篇预先检索的摘要。（此比较中的所有评判者在 Human+Generated 上对每个想法各运行一次。）该智能体评判者的宏观 F1 得分为 0.78——比 Claude Opus 4.6 的 0.89 低 11 个百分点，与更简单的 Claude Opus 4.5 和 GPT-5.4 配置大致处于同一区间——而按当前 API 价格计算，每次决策的成本约为后者的 10 倍。（在此语境下，宏观 F1 衡量评判者识别新颖和非新颖想法的能力；越高越好。）

专用评估器也没有更准确，尽管成本高得多。在 Human+Generated 集上，一个使用低推理和三次调用多数投票的简单 Claude Opus 4.6 提示词实现了 0.854 的宏观 F1，总评估成本为 2.59 美元。相比之下，Idea Novelty Checker——一个基于文献的检索与重排序流程——得分为 0.642，成本为 30.66 美元；而 Sakana AI 的 AI Scientist 的新颖性评估器迭代搜索 Semantic Scholar，得分为 0.772，成本为 82.05 美元。（两个专用评估器均使用 Claude Opus 4.6，每次决策调用一次。）

换句话说，简单的提示词基线比两个专用系统都更准确，而且成本低得多。

综合来看，这些结果表明，新颖性评估在这些系统日益被要求评判的 AI 生成想法上尤其脆弱。

迈向对新研究更可靠的评估

我们的结果表明，基于大语言模型的新颖性评估仍是一个重大的开放问题。在人类撰写的研究上表现可靠的评判者，面对 AI 生成的想法时可能表现不同；对某个模型有帮助的提示词可能对另一个模型有害；更多的搜索或算力并不必然带来更一致的判断。

未来的工作应让评判者在它们实际将要评估的那类想法上接受测试，衡量其对不同提示词和模型的敏感性，改进先前文献的纳入方式，并构建能够随着科学文献的增长和 AI 系统的进步而演进的基准。我们的基准和可复用的数据流水线只是一个起点——研究者可以将其应用于新的同行评审、其他科学共同体以及未来几代的新颖性评判者。

自动化构思不仅依赖于生成看似合理的研究方向；我们还需要能够判断这些想法何时真正新颖的方法。通过让当前新颖性评判者的弱点更易于衡量，我们希望此次发布能帮助研究者构建更稳健的方式来评估 AI 生成的研究想法。

来源：Hugging Face 社区博客 · huggingface.co