预注册研究：筛选 LLM 生成假设可提升真实率
原文标题：Selecting LLM-Generated Hypotheses Raises Truth Beyond What an LLM Panel Expects: A Pre-registered Study on NAS-Bench-201 and HPOBench
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研究在 NAS-Bench-201 与 HPOBench 上构建可精确验证的测试平台，让 Claude 与 GPT 生成关于基准的条件交互假设。发现「先大量起草、再单独调用筛选子集」的两阶段步骤能提升超额真实率且不降低精确率，但证据在联合重采样下会减弱。
- 问题
- LLM生成的科研假设难以同时验证真实性与非显然性。
- 方法
- 在NAS-Bench-201与HPOBench上精确验证假设，并用盲先验评分非显然性，预注册多阶段实验。
- 结果
- 两阶段「大量起草再筛选」提升超额真实率且不降精确率，但联合重采样下证据减弱。
- 影响
- 给出可复用的假设筛选流程，但效果依赖重采样方式，产品化需谨慎。
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