创造力死了？顶会最佳神作：70多个主流模型，集体无意识同质化！AI已经进入蜂群时代！华人一作团队构建...

主要观点总结

NeurIPS 2025最佳论文揭示大语言模型存在的“人工蜂群思维”现象。论文通过构建数据集Infinity-Chat，发现不同AI在处理开放式任务时生成高度一致的内容。评审专家对此指出，论文在理解现代语言模型中的议题上做出了及时且重要的贡献。论文还探讨了人工蜂群效应背后的原因，包括训练数据同质化、对齐训练过程中的人类偏好、奖励模型倾向稳定答案以及开放式问题最容易触发模式塌缩等问题。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型存在“人工蜂群思维”现象，导致内容同质化。

不同AI在处理开放式任务时生成高度一致的内容，这种趋势正快速强化。评审专家指出，这一现象关乎人类未来思维多样性的大问题。

关键观点2: 论文构建了数据集Infinity-Chat进行系统研究。

论文通过构建大规模数据集Infinity-Chat，覆盖真实世界开放式需求，对70多个语言模型进行了系统分析，这是首次对跨模型输出收敛进行大规模研究。

关键观点3: 人工蜂群效应的影响及原因。

人工蜂群效应不仅存在于同一模型内部，也广泛出现在不同模型之间，表现为内容重复和高度同质化。其原因包括训练数据源趋同、人类对齐训练中的中间值偏好、奖励模型倾向稳定答案以及开放式问题容易触发模式塌缩等。

关键观点4: 论文揭示了奖励模型、自动评估器与人类多样偏好之间的偏差。

当前奖励模型和自动评估器在处理开放式问题的多样化输出时存在显著偏差，难以捕捉微妙的质量差异，在处理人类分歧大的问题时也会乱判。

关键观点5: 论文受到顶会评审专家的高度评价。

评审专家对该论文的整体评价非常高，认为其在理解现代语言模型中的议题上做出了及时且重要的贡献，并推动了数据集与评价基准的发展。