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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。 思想鏈框架：方法論 CoI框架涉及三個主要階段： 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。 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： 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 第2步：安裝 SciPDF 解析器進行PDF解析 第3步：安裝Java用於Grobid 第4步：配置config.yaml以使用LLM API 快速開始…