通过类比推理释放大语言模型在科学领域的创造力

自主科学有望增强生物医学等复杂领域的发现，但需 AI 系统持续生成新颖多样的开放解。本文评估了大语言模型在此任务中易陷入低多样性模式坍塌的问题，并提出类比推理（AR）新方法。AR 基于共享关系结构跨域生成类比，进而搜索新颖解。实验表明，AR 将解的多样性提升 90%-173%，新颖解生成率超 50%，并在四个生物医学问题上取得显著定量增益，包括扰动效应预测分布指标提升近 13 倍及多项任务达到最先进水平。