DeepInnovator：触发大语言模型的创新能力

本文针对现有方法依赖提示工程且缺乏系统训练范式的问题，提出 DeepInnovator 框架以激发大语言模型的自主创新能力。该框架包含两大核心：一是构建自动化数据提取流水线，从海量文献中整理结构化科研知识；二是引入“猜想与反驳”机制，建立“下一想法预测”训练范式，将创意生成建模为持续预测、评估与优化的迭代过程。实验表明，该方法显著优于未训练基线，性能媲美领先模型，为构建具备真正原创能力的科研智能体提供了可扩展路径。