一篇新的研究论文挑战了 Mamba 等模型中的预测瓶颈能够固有地发现因果结构的观点。由 Aman Chadha 进行的一项研究发现，尽管早期实验暗示了这种能力，但更严格的伪造基准测试显示，像线性瓶颈这样的简单方法，甚至 PCMCI 和 Granger 因果关系等经典技术，表现同样好或更好。该论文强调，预测瓶颈在因果发现中的感知优势很大程度上是由于样本量混淆和非标准干预方案，而不是架构的内在属性。 AI
影响 挑战了关于大型语言模型中因果发现的假设，表明更简单的方法可能更有效。
排序理由 研究论文发布在 arXiv 上，提出了新的发现和基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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