本文介绍了一种采样科研方向的方法:这些方向在科学上连贯,但在认知上无法被现有学术社区触及——即“科学的异化空间”。它将论文分解为概念单元,聚类成“思想原子”,并使用连贯性模型对可行组合评分,使用可及性模型估算现有作者社区能否产生这些组合。组合按最大化连贯性、最小化可及性的标准排序。在16,068篇同行评审的LLM论文上测试,该采样器比前沿LLM基线产生更多样化的研究组合,同时在盲测的人工、LLM和实验评估中达到或超过每个想法的质量。时间验证显示,选择不到1%的候选可按35.9倍于随机概率恢复2025年组合,而对不可及性加权可将严格新组合的恢复提升至3.24倍于随机。该框架旨在扩展对社区可能忽视的连贯方向的探索,是对人类科学的补充而非仅加速。