English(EN) When Should Semantic Priors Enter Partially-Identified Causal Discovery?

大型语言模型增强因果发现能力，但面临可靠性限制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-14 05:00

研究人员开发了一个框架，将大型语言模型（LLMs）的语义信息整合到因果发现过程中。该框架解决了查询分配、提案接纳和图保留的决策问题，以提高从观测数据中识别因果关系的准确性。实验表明，虽然LLM提供的语义信息可以增强因果图的恢复，但其有效性受到其分配、接纳和保留的可靠性的限制，其中校准大小和参考充分性被确定为关键约束。 AI

影响这项研究可能带来更准确的从观测数据中进行因果推断，提高AI理解复杂系统的能力。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Muhammad Ahmed Mohsin, Saad Bin Ather, Valentin Six, Lancelot Da Costa, Tommaso Salvatori, Bernhard Scholkopf · 2026-11-14 05:00

何时应将语义先验引入部分识别的因果发现？

arXiv:2611.14736v1 Announce Type: new Abstract: Observational causal discovery often leaves causal di- rections unresolved or unstable. Large language mod- els (LLMs) can provide semantic information to resolve these directions, but incorrect proposals can exclude the true causal…

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