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一个结合结构因果模型、霍克斯过程和LLM代理的营销决策反事实模拟器；允许在分配预算前查询“如果……会怎样”的情景。开源于GitHub。
本文使用主成分分析（PCA）和激活补丁等机制可解释性方法，在一个图随机游走任务上探究了大型语言模型是通过潜在结构推断还是局部模式匹配来进行上下文学习。
本文介绍了结构化对手建模（SOM），这是一种利用结构因果模型将LLM智能体在多智能体环境中的对手表征与预测解耦的框架。该方法利用显式的因果结构而非隐式的上下文推理，提高了预测准确性和战略决策能力。
本文提出了一种用于营销干预的三位一体世界模型，采用深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines），融合了基于能量的评估、结果预测和反事实推断。
本文提出了“最大效力问题”，旨在选择受成本约束的实验，以最大程度地缩小部分因果效应的界限。作者提出了图形剪枝准则以减少搜索空间，并在NHANES健康数据集上展示了该方法的应用。
本文通过逆概率加权（IPW）和增广逆概率加权（AIPW）等离策略方法，展示了难民匹配影响评估的鲁棒性，从而证实了此前关于算法分配难民的研究成果。
本文质疑了诸如 Mamba 等模型中的预测瓶颈能够恢复因果结构的说法，并通过一个新的基准测试证明，其性能提升主要归因于混杂因素和鲁棒性伪影，而非真正的因果发现。
本文提出了一种随机因果表征学习框架，以解决个性化医疗中的偏差-精度悖论，并证明了其在重症监护室（ICU）临床决策支持中提高了准确性和可解释性。
本文引入了一个概率图模型框架，以因果方式审核大语言模型（LLM）的安全机制，揭示出由于忽视了语境的毒性，标准的观测指标高估了人口统计学偏差。