Beichen Lu, Honglin Bao, Qi Huang, Qingguo Meng, James A. Evans · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27296 · open-access PDF
ويعتقد أن التقدم في الذكاء الاصطناعي يزداد باستمرار: يجب على المزيد من الباحثين والرسائل والمستثمرين تسريع العثور. تقييمات النمو التكنولوجي بدلاً من ذلك تضع صعوبة العثور في مساحة الأفكار. هنا نرى أن أي مقياس أو مساحة ليست كافية: يعتمد التقدم على الاهتمام المتنوع، الذي يمكن أن يقلل من التركيز الجماعي. على مدى 36 عامًا من العلوم الكمبيوترية، نقوم بتحليل 7.2 مليون رسالة، 73.089 مراجعة من الخريجين، و3.7 مليون الباحثين مع تغيرات الموضوعات.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Progress in artificial intelligence is widely assumed to scale with effort: more researchers, papers and investment should accelerate discovery. Theories of technological growth instead locate the difficulty of discovery in the space of ideas. Here we show that neither scale nor space is enough: breakthroughs depend on diverse attention, which collective concentration can deplete. Across 36 years of computer science, we analyze 7.2 million papers, 73,089 peer reviews and 3.7 million researchers and their topic shifts. The field expanded while its attention narrowed sharply after the Transforme
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.27296, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange