causal-learn+

新论文认为，AI智能体应辅助因果发现，而非得出结论

一篇新论文提出了一个使用AI智能体辅助因果发现的框架，强调智能体应通过检查数据和解释方法来支持工作流程，而不是自己生成因果结论。这种方法旨在确保因果论断仍然基于数据和明确的假设，而不是潜在的LLM（大语言模型）的产物。提出的平台causal-learn+集成了因果发现的各个阶段，从数据分析到解释，并通过一个关于人格数据的案例研究展示了其效用。