Learning to Ideate for Scientific Impact
作者: Shubham Kale, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-09-24
备注: RLxF Workshop ICML 2026
💡 一句话要点
提出基于引用影响的科学创意生成模型
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学创意生成 引用影响 强化学习 目标条件模型 学术研究
📋 核心要点
- 现有的科学创意生成方法主要依赖于新颖性等即时可评估的指标，未能有效利用延迟的科学影响信号。
- 本文提出了一种基于引用影响的奖励模型，通过目标条件的创意描述来引导创意生成，旨在提高研究方向的科学影响。
- 实验结果显示，经过强化学习调优的模型生成的创意在引用影响上显著高于基线模型，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
科学创意的生成越来越依赖于大型语言模型，但现有系统通常基于可立即评估的代理指标进行训练和评估，如新颖性、清晰度和可行性。本文探讨了是否可以使用延迟的科学影响信号作为反馈，以引导模型朝向更高预期影响的研究方向。我们构建了一个大规模数据集，提取了目标条件的创意描述，并为每篇论文分配了年归一化的引用标签。通过训练目标条件的奖励模型来预测引用影响标签，并利用强化学习对创意生成器进行对齐。实验结果表明，经过强化学习调优的模型生成的创意具有更高的预期影响。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有科学创意生成系统未能有效利用延迟的科学影响信号的问题。现有方法通常依赖于即时可评估的指标，如新颖性和可行性，缺乏对长期影响的考虑。
核心思路：论文提出通过引用影响作为反馈信号来引导创意生成模型，利用目标条件的创意描述来预测引用影响标签，从而提高生成创意的科学价值。
技术框架：整体架构包括数据集构建、奖励模型训练和创意生成器对齐三个主要模块。首先，从10万篇计算机科学论文中提取目标条件的创意描述，并为每篇论文分配引用标签。然后，训练奖励模型以预测引用影响，最后通过监督微调和强化学习对创意生成器进行对齐。
关键创新：最重要的创新在于将引用影响作为一种可扩展的反馈信号，区别于传统方法只关注即时可评估的指标。这种方法使得模型能够更好地对齐科学研究的长期目标。
关键设计：在模型设计中，采用了目标条件的奖励模型，并通过强化学习策略优化生成过程。损失函数设计上，考虑了引用影响的归一化处理，以确保模型生成的创意具有较高的学术价值。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过强化学习调优的模型生成的创意在引用影响上显著高于基线模型，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了引用影响作为反馈信号的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学研究、学术出版和科研管理等。通过提高创意生成的科学影响，能够帮助研究人员更有效地识别有价值的研究方向，从而推动科学发现和技术创新。未来，该方法可能在跨学科研究和新兴领域的探索中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Scientific ideation is increasingly mediated by large language models, but current ideation systems are usually trained and evaluated on immediately judgeable proxies such as novelty, clarity, and feasibility. This leaves open whether delayed signals of scientific uptake can be used as feedback for steering models toward research directions with higher expected \emph{impact}. We study this question using citation-normalized impact as a noisy but scalable proxy for scholarly uptake. We construct a large-scale dataset from over 100K computer science papers by extracting goal-conditioned idea descriptions and assigning each paper an ordinal, year-normalized citation label. We then train a goal-conditioned reward model to predict citation-impact labels from research goal and idea pairs, and use this reward to align an idea generator through supervised fine-tuning followed by reinforcement learning. To reduce circularity, we evaluate generated ideas with a held-out, reference-grounded protocol that compares model outputs against historical ideas under the same research goal and weights judgments by the reference idea's citation-impact label. Experiments show that our RL-tuned model consistently produces ideas with higher estimated impact than both the base model and supervised fine-tuning baselines. Our findings position scientific impact as a practical, outcome-grounded feedback signal for aligning LLMs in open-ended scientific discovery.