relational-learning

本文介绍了关系结构因果模型，将结构因果模型扩展到具有变化对象和关系的场景。它提供了识别的理论结果，并提出了关系神经因果模型，该模型在模拟交通场景中的表现优于非关系基线方法。

本文提出了一种改进大型语言模型推理的方法，通过重新编码数据以显式表示关系，实现高效且原则性的推理，并具备关系规则的多项式时间可学习性，从而解决幻觉问题并支持跨多次调用的可靠推理。