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CRAFT是一个统一的反事实推理框架，通过构建原始陈述和反事实变体，从双向推理路径中提取证据，并通过加权机制进行整合，从而提升了表格问答和事实验证的效果。在WikiTQ和TabFact数据集上的实验表明，该框架持续优于基线方法。
介绍了Discrete-WAM，一种统一的离散潜在视觉-动作世界策略，通过对齐的离散令牌和共享的离散扩散框架，在自动驾驶中实现组合因果推理和反事实推理。
CRONOS是一个基准测试，通过在保持物理事件类型不变的情况下对视角、场景、物体类别和外观进行干预，来评估视频预测模型的反事实物理一致性。它揭示了当前视频生成器的重大缺陷。
提出隐式行为策略优化（IBPO），一种基于反事实比较的信用分配框架，通过将稀疏的终端奖励转化为对步骤敏感的学习信号，提升了大型语言模型在多步推理任务中的训练稳定性和性能。
该论文提出并评估了一类称为事件图基质的因果推理世界模型，通过确定性重放在类型化RDF事件日志上进行反事实查询，在多个基准上优于基线模型，同时保证了可检查性和可重放一致性。
本文介绍了 NoisyCoconut，这是一种在推理阶段通过向潜在轨迹注入噪声以生成多样化推理路径从而提高大语言模型可靠性的方法。该方法使模型能够在不确定时选择拒答，从而在无需重新训练的情况下显著降低数学推理任务的错误率。
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。