BVSR 用一个公式量化 AI 科学家创造力，跨领域超越最强基线
james_y_zou · x · 2026-11-11
Jiaru Zou、James Zou 等人提出 BVSR（Blind Variation, Selective Retention）框架，让 AI 科学家提出真正「有创造力」的idea，并用单一公式度量创造力：
c = (1 − p) · u · (1 − v)
- Originality (1−p)：这个想法被提出的不可能性
- Utility (u)：想法实际效果如何
- Non-obviousness (1−v)：事先预测其成功的难度
按定义，一个效果好但所有模型都会提出的想法并不算有创造力。现有 AI scientist 工作流通常给模型完整任务信息，导致锚定在熟悉方案上。BVSR 借鉴人类创造力经典理论，两步破解：
- Blind Variation：在构思阶段刻意屏蔽部分任务信息，鼓励更原创、更不显然的想法
- Selective Retention：实验昂贵，利用已验证提案的历史结果训练筛选器，只验证最有希望的新想法
BVSR 即插即用于现有 AI-scientist 工作流。图示结果：基因表达分析 0.918 vs 最佳基线 0.853；异常检测 0.679 vs 0.491；scaling law 发现 0.967 vs 0.940，且实现了物理→生物、经济→ML 的跨领域迁移发现。
所属事件:BVSR 框架让 AI 科学家产出真正原创想法(2 条相关)→
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