推荐理由：新方法A-IHF搞定了工具变量残差提取

推荐理由：这篇论文戳破了“数据足够就能预测一切”的常见假设，做因果推断、反事实推理或世界模型研究的开发者会看到理论上的新边界——原来预测器天生缺失跨世界耦合信息，而WorldKernel给出了补全它的数学框架，值得细读。

推荐理由：MoE 模型剪枝的常用假设被实验证伪了——做模型压缩或可解释性研究的团队，建议重新审视你的专家选择策略，别再依赖路由统计指标。

推荐理由：做 AI 智能体评估的团队终于有了更科学的参考框架——五个信号覆盖了任务执行和用户体验，值得研究评测方法的开发者点开细看。

推荐理由：因果发现领域长期依赖单一最优DAG，但真实数据往往支持多种解释——这篇论文用熵推断解决了这个痛点，做因果推断或复杂系统建模的研究者值得关注，方法可直接用于评估因果结构的稳健性。

推荐理由：做因果推断或文本干预效果分析的团队，这篇论文给出了处理高维治疗空间的实用框架，可以直接参考其矩平衡优化方法。

推荐理由：连续治疗效应预测是因果推断的难点，做医疗、经济等领域的因果分析团队可以直接用这个基础模型零样本预测，省去大量模型训练成本。