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English(EN) Discovering and Reasoning of Causality in the Hidden World with Large Language Models

LLMs应用于古代文本测年和科学因果关系发现 · 追踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员正在探索大型语言模型（LLMs）在历史和科学数据分析中的应用。一篇论文详细介绍了一个使用LLMs和天文工具自动测定古代巴比伦天文日记年代的系统，在确定具体年份方面取得了高精度。另一篇论文介绍了一个名为COAT的框架，该框架利用LLMs在非结构化数据中发现隐藏的因果变量和机制，从而辅助科学发现。 AI

影响 展示了LLMs在专业科学领域的潜力，从历史数据分析到揭示复杂的因果关系。

排序理由 两篇arXiv论文详细介绍了LLMs在科学研究中的新颖应用。

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LLMs应用于古代文本测年和科学因果关系发现 · 追踪2个来源

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两篇arXiv论文详细介绍了LLMs在科学研究中的新颖应用。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Lucas Carrit Delgado Pinheiro, Yuan-Sen Ting, Jon Clindaniel, Lu Li, Yingbin Liang, Ness Shroff ·

    利用语言模型和天文工具对巴比伦天文日记进行自动化、可审计的年代测定

    arXiv:2610.34297v1 Announce Type: cross Abstract: The Babylonian Astronomical Diaries record the sky over nearly six centuries. Many tablets are broken and have lost their date formula. Experts dated many of them one tablet at a time in the standard edition, Astronomical Diaries …

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Chenxi Liu, Yongqiang Chen, Tongliang Liu, Mingming Gong, James Cheng, Bo Han, Kun Zhang ·

    大型语言模型在隐秘世界中发现和推理因果关系

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