深度分析 NOVA 框架：形式化分析 AI 自我迭代式知識發現的收斂、失敗與成本 研究探討AI能否靠自我迭代發現新知。論文提出NOVA框架，把生成-驗證-累積-重訓視為知識空間的適應性抽樣，分析覆蓋條件與失敗模式，並推導在Zipf尾部假設下發現成本隨前沿推進呈多項式放緩。指出驗證不完美會引發汙染陷阱，且人類專家在探索邊界時具備放大量能的角色。
