论文Agent 与开发者09:19因果基础模型评估研究这篇论文揭示了因果基础模型在不同观测视图下的表现差异，对因果推断研究有重要参考价值。#因果基础模型#CausalIDView#结构因果模型#因果推断aarXiv cs.LG@Heejin Jung 等 5 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 因果基础模型
论文12:17面向结构化因果输入计算神经网络预测的实际原因它把解释当HP实际原因，用SCM建模输入依赖，搜索算法保证完备且最小，还发现忽视依赖会多出14.9%虚假原因。#Halpern-Pearl#结构因果模型#神经网络可解释性#因果推理aarXiv cs.AI@Jannick Strobel 等 3 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 Halpern-Pearl
模型13:57训练数据全用合成数据，结构因果模型生成数亿级数据集这个做法用合成数据解决工业场景真实数据稀缺的问题，数亿级数据集全靠模型生成，思路挺新颖。#合成数据#结构因果模型#预训练#工业AIAI Will@FinanceYF5原文稍后读已读值得跟进有用关注 合成数据
