사람이 떠올리기 어려운 연구 방향을 골라내는 AI 아이디어 샘플러
- 16,068편의 피어 리뷰 LLM 논문을 273개 아이디어 원자로 쪼개고 이를 조합 단위로 다루는 샘플러를 만듦
- 일관성 모델은 42.8M 파라미터 트랜스포머로 아이디어 조합이 학문적으로 성립하는지 점수를 매기고, 가용성 모델은 39,791명 연구자의 발표 이력으로 어떤 연구자 집단이 그 방향을 낼 수 있는지 예측함
- 2024년 말까지 데이터만으로 검증했을 때 후보 공간의 1% 미만만 골라도 2025년 조합을 우연 대비 35.9배로 회수함
- 가용성이 낮은 조합에 가중치를 주면 완전히 새로운 조합의 회수율이 우연 대비 3.24배로 올라감
Hacker News 의견들
공저자인데 방식 간단히 말하면, 16,068편 논문을 273개 아이디어 원자로 쪼개고 42.8M 트랜스포머로 조합이 말이 되는지 보고, 39,791명 발표 이력으로 가용성 모델을 학습시킴. 2024년 말 데이터로 돌려보니 1,489위였던 조합이 2025 ICLR 오럴 논문으로 이어졌더라.
medicine은 제안이 6개뿐인데 physics는 447개인 이유가 뭐임?
제안 목록 훑어보니 실제로 읽을 만한 게 많더라. 논문 제목도 괜찮고.
축하함. 팀 리드하는 입장에서 사람이랑 에이전트 협업 도구에 관심 많은데, 이게 분야 간 연구로 확장된다는 증거는 있음?
이런 사례의 대표격은 벨크로임. 블로그에 ChatGPT랑 벨크로 테스트 얘기도 있음.
생성된 아이디어 중에 재밌는 거 하나 공유해줄 수 있음?
나 스테가노그래피 전공인데 lacuna 규모엔 감탄했음. 근데 내 분야 니치 주제 보니 기대치가 좀 식더라. 논문 노이즈가 진짜 많음. 같은 주제 논문이 한 덩어리로 쌓이면 점진적 논문만 파는 중이라 새 접근이 필요하다는 신호로 봐야 함.
Flatland 생각남. 2차원 주민이 3차원 공간을 모르는 구조랑 닮았음.
나는 Lem의 A Perfect Vacuum 단편이 떠오름. 주류랑 너무 떨어져서 쓸모없어 보이는 천재들 얘기인데 그게 또 묘하게 맞는 말임.
생물학 쪽 생성 제안을 걸러서 봤는데 대부분 헛소리임. 근데 말투가 너무 확신에 차 있어서 자꾸 속는 느낌임.
역사 가정 얘기하면 손 씻기처럼 쉬운 발견이 늦게 퍼진 게 진짜 많음. 항공 체크리스트를 수술에 적용한 게 최근 성공 사례인데, 이런 식으로 분야끼리 안 옮겨진 것들이 더 있을 듯함.
우주에 대해 우리가 떠올릴 수 있는 건 1% 미만이라는 이론에 한 표임. 모나리자도 보는 관점에 따라 얘기가 끝없이 나오는 거 보면 맞는 말 같음.
이 주제 다룬 SF 소설은 많은데, 이해를 실제로 짜놓고 쓴 작품은 드묾. 대충 얼버무리면 티가 남.