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科学建立在随时间而变化的学术共识之上。这就提出了一个问题：如何评估新的革命性思想并将其纳入科学规范。使用最近提出的两个指标，即非典型性和颠覆性，我们衡量研究如何借鉴先前研究的新组合，以及它在后续工作中超越其前辈的思想创造新方向的程度。非典型论文颠覆科学的可能性几乎是传统论文的两倍，但这是一个缓慢的过程，需要十年或更长时间才能收敛颠覆分数。我们提供了第一个计算模型，将非典型性重新表述为神经网络学习的潜在知识空间之间的距离。这个知识空间的演变描述了昨天的新颖性如何形成今天的科学惯例，而这些惯例决定了明天突破的新颖性。
科学的新方向源于分歧和不和谐
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