Nova：一种迭代规划和搜索方法以增强大型语言模型生成创意的创新性和多样性

本研究解决了大型语言模型（LLMs）在生成研究创意时存在的简单化和重复性问题，提出了一种增强的规划和搜索方法。通过迭代过程，该方法旨在有目的地检索外部知识，从而丰富创意生成的广度和深度。验证结果表明，该框架显著提升了生成创意的质量，特别是在创新性和多样性方面，独特新颖的创意数量是无此方法时的3.4倍。