論文の概要: Large Language Models as Innovators: A Framework to Leverage Latent Space Exploration for Novelty Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13874v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 12:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.28705
• Title: Large Language Models as Innovators: A Framework to Leverage Latent Space Exploration for Novelty Discovery
• Title（参考訳）: イノベーターとしての大規模言語モデル:新規発見のための潜在宇宙探査を活用するフレームワーク
• Authors: Mateusz Bystroński, Mikołaj Hołysz, Grzegorz Piotrowski, Nitesh V. Chawla, Tomasz Kajdanowicz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば新規かつ関連する出力を生成するのに苦労する。 本稿では,モデルに依存しない潜在空間の創造性を実現するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.394116388173885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Innovative idea generation remains a core challenge in AI, as large language models (LLMs) often struggle to produce outputs that are both novel and relevant. Despite their fluency, LLMs tend to replicate patterns seen during training, limiting their ability to diverge creatively without extensive prompt engineering. Prior work has addressed this through domain-specific heuristics and structured prompting pipelines, but such solutions are brittle and difficult to generalize. In this paper, we propose a model-agnostic latent-space ideation framework that enables controlled, scalable creativity by navigating the continuous embedding space of ideas. Unlike prior methods, our framework requires no handcrafted rules and adapts easily to different domains, input formats, and creative tasks. This paper introduces an early-stage prototype of our method, outlining the conceptual framework and preliminary results highlighting its potential as a general-purpose co-ideator for human-AI collaboration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、新規かつ関連性の高いアウトプットを生成するのにしばしば苦労するため、イノベーティブなアイデア生成はAIの中核的な課題である。 習熟度にもかかわらず、LLMはトレーニング中に見られるパターンを再現する傾向があり、広範囲のプロンプトエンジニアリングを伴わずに創造的に発散する能力を制限する。 これまでの研究では、ドメイン固有のヒューリスティックや構造化プロンプトパイプラインを通じてこの問題に対処してきたが、そのようなソリューションは脆弱で一般化が難しい。 本稿では,連続的な埋め込み空間をナビゲートすることで,制御されたスケーラブルな創造性を実現する,モデルに依存しない潜在空間の構想フレームワークを提案する。 従来の手法とは異なり、我々のフレームワークは手作りのルールを必要とせず、異なるドメインや入力形式、クリエイティブなタスクに容易に適応します。 本稿では,本手法の早期プロトタイプについて紹介し,概念的枠組みの概要と,人間とAIのコラボレーションのための汎用コイデレータとしての可能性を明らかにする予備的結果について述べる。

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