伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」：77%准确率押注研究想法前景
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论文：PredictingEmpiricalAIResearchOutcomeswithLanguageModels链接：https ://arxiv. org/pdf/2506. 00794
AI研究就像开盲盒——90%的论文想法看似惊艳，实际一试就翻车！但验证一个想法平均要烧103小时人力+大量算力。人类专家主要靠经验押注，新手容易踩坑。
关键问题：AI能否在实验前预测哪个想法更靠谱？
在两个相互竞争的研究想法之间进行比较（例如，两种越狱方法），预测哪一个在一组基准测试中表现更好。
研究者可以通过实际实现这两个想法来获得真实的评估结果；因此，某个想法只有在真正有效的情况下才能获胜，而不是因为它“看起来”新颖或令人兴奋。
研究团队给GPT-4. 1开了个“科研速成班”：
高可信度的「科研题库」。研究团队从ACL、NeurIPS、CVPR等顶会（覆盖NLP、ML、CV、机器人等领域）中，系统性提取了7585个想法对比案例（训练集6000对+测试集1585对）。每个案例包含：研究目标（如“破解LM的攻击方法对比”）、两个竞争想法的详细描述、基于3-4个基准测试的客观结果标签（通过多数投票确定胜负）。
「科研规律」预测训练：采用监督微调（SFT）策略，使用6000个历史想法对训练GPT-4. 1，目标是学习“想法描述→基准表现”的映射关系。
为模型配备「智能文献助手」：为LLM论文检索代理模块，检索代理会自动生成查询、搜索相关论文、总结全文内容并过滤无关信息，帮助模型获取间接知识。
神奇设定：模型不借助任何实验验证，只能靠“推理”押注！
公开题库测试：经过训练的AI系统准确率77%，而现有的顶尖模型（如Claude3. 5）纯靠猜（50%左右准确率）。
人类专家团战：25位NLP专家组队分析45道题，5人一组讨论45分钟，结果……多数投票准确率仅48. 9%！AI以64. 4%完胜。
不吃“名校情结”这一套：给失败想法贴上“DeepMind出品”等名校标签后，AI准确率基本不受影响。
用未发表的35个AI原创点子测试（比如让ChatGPT自己想研究课题），AI预测器仍拿下63. 6%准确率！这意味着：
AI可辅助AI科研：帮模型筛选高潜力点子，避免无效烧钱。
破除“花架子迷信”：人类偏爱复杂数学包装的想法，而AI更关注实际效果。
这套系统像“科研加速器”：
短期：帮实验室优先验证高潜力想法，省下百万级算力成本。
长期：接入AI科研全流程（生成想法→预测效果→自动实验），让AI自己迭代升级！
解释力与可靠性：当前系统是黑箱标签预测，还需破解“为什么这个想法能成”。
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