研究者提出COAT框架用LLM辅助因果发现
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研究者提出COAT框架用LLM辅助因果发现
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AI 综述
Chenxi Liu 等研究者提出名为 COAT（Causal representatiOn AssistanT）的框架，利用大语言模型的世界知识，从非结构化数据中为针对高价值目标变量的因果发现提出有用的测量变量。相关论文《Discovering and Reasoning of Causality in the Hidden World with Large Language Models》已更新至 v4，并已被 Journal of Machine Learning Research 接收发表。 该工作是研究者 2024 年 NeurIPS 论文的扩展期刊版本。
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最新进展10月27日 12:00
COAT：借助大语言模型发现并推理隐藏世界中的因果报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AICOAT：借助大语言模型发现并推理隐藏世界中的因果
研究者提出名为 COAT（Causal representatiOn AssistanT）的框架，利用 LLM 的世界知识从非结构化数据中为因果发现提出有用的测量变量。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。