思想鏈：透過結構化創新構思進行研究

運用連續思考推動科學發現與創新

“了解過去，方能理解現在。” – Richard Feynman

科學研究依賴於創新思想的產生與組織，以推進知識的邊界。隨著科學文獻的不斷擴展，研究者在跟上最新發展並有效組織複雜資訊方面面臨挑戰。一種名為「思想鏈」(Chain of Ideas, CoI) 的新方法解決了這一問題，通過結構化的「鏈」格式組織知識，使研究者能將過去的進展與潛在的未來突破相連結。這一概念在人工智慧 (AI) 和大型語言模型 (LLMs) 的背景下尤其相關，這些技術越來越多地被用於支持構思生成。

關鍵詞：思想鏈、構思生成、大型語言模型、人工智慧、研究構思、實驗設計、漸進式構思、AI創新。

什麼是思想鏈？

思想鏈（CoI）代理 是一種利用大型語言模型系統性地將相關文獻組織成順序性、鏈狀結構的方法。這種結構化方法模仿了人類研究者追蹤某一領域知識發展的方式，幫助他們理解思想的演進、識別空白，並制定新的研究方向。本文探討思想鏈的概念、其方法論及其對研究構思的影響，同時強調使用大型語言模型來革新這一過程。

這個框架解決了什麼問題？

研究創新的重大障礙之一是龐大的科學文獻數量，這可能阻礙構思的過程。研究者必須篩選大量先前的研究以識別趨勢並形成新想法。傳統的檢索系統通常依賴文本相似性，忽略了更深層次的學術連結。

思想鏈框架引入了一種結構化方法，通過模仿人類研究者在科學發展中的進程來應對這些挑戰。

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思想鏈框架：方法論

CoI框架涉及三個主要階段：

  1. 思想鏈（CoI）的構建：此方法論的基礎是以時間順序組織選定的論文。通過策劃關鍵研究里程碑，CoI形成一個鏈，引導大型語言模型在上下文中理解每個思想的演進。
  2. 構思生成：利用已建立的CoI，大型語言模型通過分析過去思想的漸進發展，識別潛在的未來研究方向。
  3. 實驗設計：最後，思想鏈框架生成實驗協議，幫助研究者有效驗證新想法。

這種方法使研究者能夠從過去發現的邏輯進程中受益，同時探索創新解決方案。

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CoI構建：選擇關鍵文獻

構建思想鏈需要謹慎地選擇代表研究主題關鍵時刻的錨點論文。與可能令人應接不暇的標準文獻綜述不同，CoI強調通過選擇直接相互建立的論文來突出相關性和連貫性。例如，GraphGPT 利用圖神經網路組織多模態數據，代表了LLM問題解決領域的重大發展。

每篇錨點論文都作為向前和向後探索的基礎：

  • 向後探索：CoI識別為錨點論文奠定基礎的原始研究。
  • 向前探索：此步驟追蹤原始研究的後續進展和改編，創建主題進程的全面視圖。

構思生成：預測未來趨勢

一旦建立了CoI，大型語言模型可以利用它識別潛在的研究方向。通過分析每篇論文之間的轉變，大型語言模型模擬研究者的思考過程，預測可能從現有趨勢中出現的未來發展。例如，如果最近的研究聚焦於提高AI生成想法的多樣性和新穎性，思想鏈可以引導研究者採用進化算法以進一步增強LLM的創造力。

阿爾伯特·愛因斯坦的一句名言在此產生共鳴：”想像力比知識更重要。因為知識是有限的，而想像力環繞著整個世界。”思想鏈框架體現了這一原則，鼓勵AI系統超越現有知識，探索未來研究的富有想像力的想法。

以下是如何嘗試：

第1步：需求和安裝

git clone https://github.com/DAMO-NLP-SG/CoI-Agent.git
cd CoI-Agent
pip install -r requirements.txt

第2步：安裝 SciPDF 解析器進行PDF解析

git clone https://github.com/titipata/scipdf_parser.git
pip install git+https://github.com/titipata/scipdf_parser
python -m spacy download en_core_web_sm

第3步：安裝Java用於Grobid

wget  https://download.oracle.com/java/GA/jdk11/9/GPL/openjdk-11.0.2_linux-x64_bin.tar.gz
tar -zxvf openjdk-11.0.2_linux-x64_bin.tar.gz
export JAVA_HOME=Your_path/jdk-11.0.2

第4步：配置config.yaml以使用LLM API

# Sementic scholor api, it should be filled
SEMENTIC_SEARCH_API_KEY: ""
AZURE_OPENAI_ENDPOINT : ""
AZURE_OPENAI_KEY : ""
AZURE_OPENAI_API_VERSION : ""
OPENAI_API_KEY: ""
OPENAI_BASE_URL: ""
# if not set it will be set to the same as main llm
EMBEDDING_API_KEY: ""
EMBEDDING_API_ENDPOINT: ""
EMBEDDING_MODEL: ""
MAIN_LLM_MODEL: "" # "gpt-4o" or ...
CHEAP_LLM_MODEL: "" # "gpt-4o" or ...

快速開始
第1步：運行 Grobid 如果您複製 https://github.com/titipata/scipdf_parser.git

cd scipdf_parser
bash serve_grobid.sh

如果您無法通過先前的步驟正常啟動 Grobid，可以按照以下流程安裝：

git clone https://github.com/kermitt2/grobid.git
cd grobid
./gradlew clean install
./gradlew run

第2步：生成創新思路

python main.py --topic {your research topic}

與其他構思生成方法的比較

思想鏈（Chain of Ideas）代理在構思生成方法中表現卓越，不同於依賴研究論文非結構化彙總的其他方法。例如，Retrieval-Augmented Generation (RAG)，另一種基於大型語言模型的方法，會向模型提供大量文獻，但不提供關於哪些方面最為關鍵的明確指導。這種非結構化的方法可能導致混淆和不一致，因為大型語言模型難以識別需要綜合的核心元素。

相比之下，思想鏈（CoI）代理系統性地將文獻組織成漸進的鏈，使大型語言模型能夠在論文之間建立聯繫，並生成既連貫又創新的想法。通過聚焦於清晰的思想序列，思想鏈代理促進了更加知情和有影響力的研究構思。

Source — Here

使用思想鏈方法的優勢

  1. 提升新穎性和相關性：思想鏈（CoI）代理通過系統性地組織文獻，突出歷史進程和新興趨勢，從而提高生成想法的新穎性和相關性。這有助於產生立足於當前知識狀態，同時推進邊界的研究方向。
  2. 效率和成本效益：相比人類研究者需要花費無數小時篩選文獻，思想鏈代理可以在極短的時間和成本內完成相同任務。生成候選想法的估計成本僅為0.50美元，這使其成為研究機構和個人研究者的經濟實惠解決方案。
  3. 與人類認知模式的一致性：思想鏈代理構建和分析思想鏈的方法，靈感來自於人類認知過程，特別是研究者學習和理解某一領域發展進程的方式。通過與這些模式對齊，思想鏈代理能夠生成與人類研究者相當質量的想法。
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局限性與未來方向

儘管思想鏈（Chain of Ideas）代理在增強研究構思方面展現出顯著潛力，但仍有一些需要考慮的局限性。一個挑戰是文獻選擇中的偏見風險，生成想法的質量高度依賴於鏈中包含的論文。如果選擇過程不經意地納入不太相關或影響力較小的論文，可能會負面影響生成想法的整體質量。

另一個局限性是，儘管思想鏈代理在很大程度上模仿人類推理，但仍然缺乏有經驗的研究者所具備的直觀判斷力和特定領域的專業知識。這意味著，雖然思想鏈代理生成的想法具有創新性，但若沒有人類專家進一步完善，可能並非總是可行。

結論：

思想鏈代理代表了研究構思的一種變革性方法，利用大型語言模型系統性地追蹤研究領域內思想的演進，並生成新的、有影響力的方向。通過將文獻綜述、構思生成和實驗設計融入一個連貫的框架，思想鏈代理為個人研究者和大型研究機構提供了一個強大的工具。儘管仍有挑戰需要克服，但在效率、成本效益和創新方面的潛在收益是巨大的。

思想鏈框架展示了人工智慧不僅可以執行mundane任務，還可以主動為人類知識和創造力做出貢獻，為科學發現開闢新的疆界。

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