A Survey on Hypothesis Generation for Scientific Discovery in the Era of Large Language Models

📄 arXiv: 2504.05496v1 📥 PDF

作者: Atilla Kaan Alkan, Shashwat Sourav, Maja Jablonska, Simone Astarita, Rishabh Chakrabarty, Nikhil Garuda, Pranav Khetarpal, Maciej Pióro, Dimitrios Tanoglidis, Kartheik G. Iyer, Mugdha S. Polimera, Michael J. Smith, Tirthankar Ghosal, Marc Huertas-Company, Sandor Kruk, Kevin Schawinski, Ioana Ciucă

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-07

备注: 9 pages (+2 pages of references), 2 figures

💡 一句话要点

综述：大型语言模型时代科学发现的假设生成方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 假设生成 科学发现 自然语言处理 知识图谱

📋 核心要点

  1. 科学发现面临信息过载和学科割裂的挑战，传统假设生成方法效率受限。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大能力，探索自动化和增强假设生成的新途径。
  3. 综述涵盖方法分类、质量提升技术、评估策略以及未来方向，为研究人员提供参考。

📝 摘要（中文）

假设生成是科学发现中的一个基本步骤，但它正日益受到信息过载和学科碎片化的挑战。大型语言模型（LLM）的最新进展激发了人们对其增强和自动化这一过程的潜力的日益增长的兴趣。本文对LLM的假设生成进行了全面的综述，通过（i）回顾现有方法，从简单的提示技术到更复杂的框架，并提出对这些方法进行分类的分类法；（ii）分析提高假设质量的技术，如新颖性提升和结构化推理；（iii）概述评估策略；以及（iv）讨论关键挑战和未来方向，包括多模态集成和人机协作。我们的综述旨在为探索LLM进行假设生成的研究人员提供参考。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学发现中假设生成效率低下的问题。现有方法受限于信息过载和学科壁垒，难以有效利用海量数据和跨学科知识，导致假设生成过程耗时且可能缺乏创新性。此外，如何评估生成假设的质量也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，自动化或辅助假设生成过程。通过设计合适的提示策略、推理框架和评估方法，使LLM能够从海量文本数据中提取知识，生成新颖且有价值的科学假设。

技术框架：该综述论文并未提出新的技术框架，而是对现有基于LLM的假设生成方法进行了系统性的梳理和分类。它涵盖了从简单的提示工程到更复杂的框架，例如结合知识图谱、使用强化学习等方法。同时，论文也讨论了如何提高生成假设的质量，例如通过新颖性提升和结构化推理等技术。

关键创新：该论文的关键创新在于对基于LLM的假设生成方法进行了全面的综述和分类，并指出了该领域面临的挑战和未来的发展方向。它为研究人员提供了一个清晰的路线图，帮助他们更好地理解和应用LLM进行科学发现。

关键设计：论文的关键设计在于其分类体系，它将现有的基于LLM的假设生成方法按照不同的维度进行了划分，例如提示策略、推理框架、评估方法等。此外，论文还深入探讨了如何提高生成假设的质量，例如通过设计合适的损失函数来鼓励生成新颖的假设，或者通过引入外部知识来增强假设的合理性。

📊 实验亮点

该综述论文系统性地总结了当前基于LLM的假设生成方法，并分析了各种方法的优缺点。它强调了新颖性提升和结构化推理在提高假设质量方面的重要性，并指出了多模态集成和人机协作是未来的发展趋势。该论文为研究人员提供了一个全面的参考，有助于推动该领域的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个科学领域，例如生物医学、材料科学、天文学等。通过利用LLM自动生成科学假设，可以加速科学发现的进程，降低研究成本，并有可能发现新的科学规律。未来，该技术有望与实验设计、数据分析等环节相结合，构建一个完整的自动化科学研究流程。

📄 摘要（原文）

Hypothesis generation is a fundamental step in scientific discovery, yet it is increasingly challenged by information overload and disciplinary fragmentation. Recent advances in Large Language Models (LLMs) have sparked growing interest in their potential to enhance and automate this process. This paper presents a comprehensive survey of hypothesis generation with LLMs by (i) reviewing existing methods, from simple prompting techniques to more complex frameworks, and proposing a taxonomy that categorizes these approaches; (ii) analyzing techniques for improving hypothesis quality, such as novelty boosting and structured reasoning; (iii) providing an overview of evaluation strategies; and (iv) discussing key challenges and future directions, including multimodal integration and human-AI collaboration. Our survey aims to serve as a reference for researchers exploring LLMs for hypothesis generation.