論文の概要: Combinatorial Creativity: A New Frontier in Generalization Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21043v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 14:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.630186
• Title: Combinatorial Creativity: A New Frontier in Generalization Abilities
• Title（参考訳）: Combinatorial Creativity: 一般化能力の新しいフロンティア
• Authors: Samuel Schapiro, Sumuk Shashidhar, Alexi Gladstone, Jonah Black, Royce Moon, Dilek Hakkani-Tur, Lav R. Varshney,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における創造性のスケーリング挙動について検討する。 固定的な計算予算では、創造力に最適なモデル深さと幅が存在することが分かりました。 LLMは新たな科学的アイデアの創出に長けつつ,現実的な実現性確保に苦慮しているため,創造性アルゴリズムの基本的な新規性・実用性トレードオフ特性によって説明できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.121904952399975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) systems, and Large Language Models (LLMs) in particular, are increasingly employed for creative tasks like scientific idea generation, constituting a form of generalization from training data unaddressed by existing conceptual frameworks. Despite its similarities to compositional generalization (CG), combinatorial creativity (CC) is an open-ended ability. Instead of evaluating for accuracy or correctness against fixed targets, which would contradict the open-ended nature of CC, we propose a theoretical framework and algorithmic task for evaluating outputs by their degrees of novelty and utility. From here, we make several important empirical contributions: (1) We obtain the first insights into the scaling behavior of creativity for LLMs. (2) We discover that, for fixed compute budgets, there exist optimal model depths and widths for creative ability. (3) We find that the ideation-execution gap, whereby LLMs excel at generating novel scientific ideas but struggle to ensure their practical feasibility, may be explained by a more fundamental novelty-utility tradeoff characteristic of creativity algorithms in general. Importantly, this tradeoff remains persistent even at scale, casting doubt on the long-term creative potential of LLMs in their current form. Together, our conceptual framework and empirical findings provide a foundation for understanding and improving creativity in modern AI models, bridging the gap between human and machine intelligence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システム、特にLarge Language Models(LLM)は、科学的なアイデア生成のような創造的なタスクにますます採用されており、既存の概念的なフレームワークに従わないトレーニングデータから一般化の形式を構成している。 構成一般化(CG)と類似しているにもかかわらず、組合せ創造性(CC)はオープンエンド能力である。 CCのオープンな性質に矛盾する固定目標に対する精度や正当性を評価する代わりに,新奇性や実用性によるアウトプット評価のための理論的枠組みとアルゴリズム的課題を提案する。 1) LLM のクリエイティビティのスケーリング行動に関する最初の洞察を得る。 2) 固定計算予算では, 創造性に最適なモデル深度と幅が存在することがわかった。 (3) LLMは新たな科学的アイデアの創出に長けつつ, 実用性確保に苦慮しているため, クリエイティビティアルゴリズム全般において, より基本的な新規・実用的トレードオフ特性によって説明できると考えられる。 重要なことに、このトレードオフは大規模でも継続し続けており、LLMの長期的な創造性に疑問を呈している。 我々の概念的枠組みと経験的発見は、現代のAIモデルにおける創造性を理解し、改善するための基盤を提供し、人間と機械の知性の間のギャップを埋める。

関連論文リスト

• GIFT: Games as Informal Training for Generalizable LLMs [64.47890325824763]
  大規模言語モデル(LLM)は「実践的な知恵」と一般化可能な知性に苦しむ。 このギャップは、目標指向の指示よりもインタラクティブなフィードバックに長けている非公式な学習の欠如から生じる。 LLMの非公式学習におけるゲーム処理環境として,本質的な報酬信号と抽象化された複雑性を活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-09T08:42:44Z)
• CreativityPrism: A Holistic Benchmark for Large Language Model Creativity [64.18257552903151]
  創造性はしばしば人間の知能の目印と見なされる。 さまざまなシナリオにまたがってクリエイティビティを評価するための総合的なフレームワークはまだ存在しません。 本稿では,創造性を質,新規性,多様性の3次元に分解する評価分析フレームワークであるCreativePrismを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T00:22:10Z)
• Uni-MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Unified Benchmark [69.8473923357969]
  統一マルチモーダルモデルは、視覚的理解と生成を共同で行うことを目的としているが、現在のベンチマークでは、その真の統合を検査することはめったにない。 提案するUni-MMMUは、8つの推論中心領域にまたがる生成と理解の双方向の相乗効果を拡大する総合的なベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T17:10:35Z)
• What Shapes a Creative Machine Mind? Comprehensively Benchmarking Creativity in Foundation Models [16.81217474424392]
  基礎モデル(FM)における創造性の統一評価のための総合的なベンチマークであるC2-Evalを紹介する。 C2-Evalは2つの相補的な創造形態を区別している。 以上の結果から,C2-Evalは創造的AIの進化する景観を調べる上で有効なレンズであることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T03:00:50Z)
• Large Language Models as Innovators: A Framework to Leverage Latent Space Exploration for Novelty Discovery [19.394116388173885]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T12:54:28Z)
• Cooking Up Creativity: A Cognitively-Inspired Approach for Enhancing LLM Creativity through Structured Representations [53.950760059792614]
  大きな言語モデル(LLM)は数え切れないほど多くのタスクで優れていますが、創造性に苦慮しています。 我々は、LLMと構造化表現を結合し、より創造的で多様なアイデアを生み出すために認知的にインスピレーションを与える新しいアプローチを導入する。 我々は、創造的なレシピを生成するモデルであるDishCOVERを用いて、料理分野における我々のアプローチを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T11:13:06Z)
• Probing and Inducing Combinational Creativity in Vision-Language Models [52.76981145923602]
  VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、それらのアウトプットが組合せの創造性を反映しているかという議論を引き起こしている。 本稿では,創造的プロセスを3つのレベルに分解するIEIフレームワークを提案する。 このフレームワークを検証するために、IEIフレームワークに従って注釈付けされた666人のアーティストによる視覚マッシュアップの高品質データセットであるCreativeMashupをキュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T17:38:18Z)
• LiveIdeaBench: Evaluating LLMs' Divergent Thinking for Scientific Idea Generation with Minimal Context [13.967898012303325]
  我々は,Large Language Modelsの科学的アイデア生成を評価するベンチマークであるLiveIdeaBenchを紹介する。 我々のベンチマークでは、最先端のLCMのダイナミックパネルを用いて、創発性、実現性、流布性、柔軟性、明快さの5つの重要な側面で生成されたアイデアを評価する。 我々の結果は、QwQ-32B-previewのようなモデルが、一般的な知能スコアに大きな差があるにもかかわらず、claude-3.7-sonnet:thinkingのような上位モデルのモデルに匹敵する創造的なパフォーマンスを達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T14:13:44Z)
• LLMs can Realize Combinatorial Creativity: Generating Creative Ideas via LLMs for Scientific Research [5.564972490390789]
  本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた創造性理論を明示的に実装するフレームワークを提案する。 このフレームワークは、クロスドメイン知識発見のための一般化レベル検索システムと、アイデア生成のための構造化プロセスを備えている。 OAG-Benchデータセットの実験は、我々のフレームワークの有効性を実証し、実際の研究成果と整合したアイデアを生成するためのベースラインアプローチを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:41:14Z)
• Benchmarking Language Model Creativity: A Case Study on Code Generation [39.546827184857754]
  本研究では,LLMの創造性を定量化するフレームワークを提案する。 生成した創造的応答における収束的思考と発散的思考の両方を定量化する計量であるNEOGAUGEを定義する。 我々はCodeforcesの問題に関する提案されたフレームワークをテストする。これは、タスクをコーディングするための自然なデータセットと、先行する人間のソリューションのコレクションの両方に役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T05:55:22Z)
• Coding for Intelligence from the Perspective of Category [66.14012258680992]
  符号化の対象はデータの圧縮と再構成、インテリジェンスである。 最近の傾向は、これらの2つの分野の潜在的均一性を示している。 本稿では,カテゴリ理論の観点から,インテリジェンスのためのコーディングの新たな問題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T07:05:44Z)
• Creativity and Markov Decision Processes [0.20482269513546453]
  創造性に関するボーデンのプロセス理論とマルコフ決定過程(MDP)の間の公式なマッピングを同定する。 筆者らは, 創造プロセスの種類, 達成の機会, 創造性への脅威(無呼吸)を, MDPで見ることができるかを理解するために, 11点中3点を詳細に調査した。 今後の作業やアプリケーションにおける,このようなマッピングの選択に関する品質基準について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T18:16:42Z)
• Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
  理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。 AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T08:49:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。