- 让诗歌击中节奏：使用基于字节的 Transformer 进行节拍对齐的诗歌生成
通过字节为基础的语言模型，本研究探索了诗歌和音乐的交叉点，着重研究了节奏模式，以创造与诗歌上下文中的特定节奏模式相匹配的词语。结果表明，在保持语义连贯性的同时，节奏高度对齐。未来的工作将旨在提高该模型创作完整的节奏对齐诗歌的能力。
- 关于创造力和开放结果的研究
人工生命（ALife）作为一门跨学科领域，从各个角度汲取灵感和影响，并依赖于协同努力来进行学术交流。本文的目标是重新激发计算创造力（CC）和人工生命（ALife）领域之间潜在联系的讨论，特别关注开放性（OE）的概念；CC 的主要目标是赋予人 - 创造力与马尔科夫决策过程
创造力与人工智能系统之间的评估存在理论依据不足的问题，本研究使用马尔可夫决策过程作为桥梁，通过研究创造性过程中的形式映射，探讨其中的创造过程、异常机会和对创造力的威胁，从而为未来的工作和应用提供质量标准。
- 大型语言和视觉模型中的创新问题解决 -- 需要什么？
本文讨论了将计算创造力与大语言和视觉模型集成以解决创新问题解决的关键局限性，通过增强提示的方式初步实验展示了计算创造力原则在此方面的应用，旨在促进对计算创造力在大语言和视觉模型中的创新问题解决的机器学习算法的讨论。
- 从文学角度评估大型语言模型的创造力
该研究通过一个深入的案例研究，评估了大型语言模型在创意写作过程中作为辅助工具的潜力。研究中开发了交互式多声音提示策略，交织了背景描述、指导写作的指令、目标风格的文本示例和给定示例的关键讨论，并从文学批评的角度以及计算创造力的角度进行了定性评 - 岩攀登路线的生成与评级的计算创造性
我们将攀岩路线生成和分级的研究工作与计算创造力社区联系起来，并提出了计算路线分级的方法，同时确定了文献中的重要空白并探讨了其填补方法，这篇论文还作为我们在该领域持续研究的一个试点研究。
- Spellburst: 自然语言提示的基于节点的探索性创意编码接口
通过 Spellburst，我们引入了一个大型语言模型（LLM）驱动的创意编码环境，提供了节点式界面、表达式提示交互以及动态提示驱动界面和直接代码编辑等功能，以弥合语义和语法领域之间的鸿沟，并增强创意编码实践。
- 计算创意中的跨学科方法：人类变量如何影响人类灵感启发的 AI 研究
本文提出对于计算创造力、人类心理学、人工智能等核心领域的批评和改进，并呼吁将 AI 与其他学科进行对话。
- 演进的三维抽象艺术：通过语言匹配概念
通过演化策略与自定义场景参数化，进行半透明三角形的 3D 场景渲染，从而实现根据自由语言描述艺术家规范来查看的电影渲染，为艺术家更轻松地表达抽象 3D 艺术创意提供了新的方式。
- 越过围墙的音乐剧和电脑说节目纪录片
2015 年至 2016 年初，计算创意研究和实践在文化应用方面迈出了一大步，其中多个计算系统被用于为新的音乐剧提供建议和材料，在使用解析性和生成性子项目产生音乐的同时，记录了计算方法和执行的细节。
- 可解释的计算创意
本文提出了一套设计原则，旨在支持计算创造性系统与人类创造合作者更好地协作、创作并学习，包括提供双向沟通渠道，解释其创作过程和决策，支持想法，并从讨论中进一步改进其创作过程。
- 肉体化如何影响人类对计算创意的感知？实验研究框架
通过一个实验性框架和相关建议，在研究人类对计算创造性的知觉时识别计算创造性中人认为是重要的因素（如体现）对创造性评估的影响。
- ICLR通过基于组的子集扫描实现生成模型的创造力表征
本研究探讨了如何将人类创造力研究的成果应用于生成式深度学习模型中，通过提出基于组的子集扫描方法，从深度神经网络中检测到异常的节点激活，从而更好地表征生成模型的创造性输出。实验证明该方法是有用的，并且通过将其选择出的图像子集呈现给人类评价者， - Dance2Music: 自动舞蹈驱动音乐生成
本研究探索了实现在给定舞蹈的情况下生成音乐的可能性，并基于搜索算法和深度神经网络开发了两种不同的方法，并通过与强启发法基准模型的比较，证明了这些方法的有效性。
- ICML解释创造性艺术品
本研究开发了一个逆向问题公式，将组合和组合创造的产物转化为联想链以进行事后解释。该公式结构化为通过联想元素的知识图解决旅行商问题，并将旅行商路径的长度视为创造力中新奇性的度量。
- EMNLP藏头诗生成
本文探讨了英文藏头诗的生成问题，提出了基于条件神经语言模型和神经押韵模型的模型，并通过预训练和利用少量有题目标注的诗歌训练、主题分类等手段生成了一个适用的训练集，实验结果表明，我们提出的方法生成的英文藏头诗在语义、语音等方面与输入的提示密切 - AAAI使用深度卷积网络作为视觉创造中泛化和融合模型
本篇论文研究了两种最近用于深度学习卷积神经网络中的人工智能算法，旨在探索这些算法作为计算创造力研究工具的潜在价值，分析这两个算法与人类认知科学创造力理论的关系，并对这两个算法的新颖性和美学质量进行了表征。
- IJCAI实现创意系统中的反馈：一种研讨会方法
本研究提出一个计算化的作家工作坊的计算模型作为一个实现反馈的机制以帮助人工智能计算模型提高创造力和学习能力，并通过一个案例研究验证该模型的有效性。
- 计算环境下的偶然性建模
本文提出通过合适的系统架构和设计选择，可以增加系统的偶然性潜力，通过六个阶段的框架模型，可以评估和实现计算系统中的偶然性，特别是在设计能够在现实世界环境中响应的计算创意 / 人工智能应用程序方面具有潜在的益处。
- 基于大数据的计算创意方法
数据驱动的计算机创意系统可结合创意领域和愉悦心理物理学数据来源，利用大数据分析技术产生新颖高质量的创意产物，本文以烹饪食谱和菜单为例展示了该方法。