Beichen Lu, Honglin Bao, Qi Huang, Qingguo Meng, James A. Evans · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27296 · open-access PDF
인공지능의 발전은 널리 노력으로 확대되는 것으로 간주됩니다 : 더 많은 연구자, 논문 및 투자가 발견을 가속화해야합니다. 기술 성장 이론은 대신 아이디어의 공간에서 발견의 어려움을 발견합니다. 여기서 우리는 규모도 공간도 충분하지 않다는 것을 보여줍니다 : 혁신은 다양 한 관심에 달려 있으며 집단적 집중력이 소모 될 수 있습니다. 컴퓨터 과학의 36 년 동안 우리는 7.2 백만 논문, 73,089 피어 리뷰 및 3.7 백만 연구자와 그들의 주제 전환을 분석합니다.
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