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NeurIPS 2024 | 用LLM探寻隐秘的因果世界

因果发现的现实挑战：稀缺的高级变量寻找并分析因果关系是科学研究中的重要一环，而现有的因果发现算法依赖由专家预先定义的高级变量。现实场景中的原始数据往往是图片、文本等高维非结构化数据，结构化的高级变量是十分稀缺的，导致现有的因果发现和学习算法难以用于至更广泛的数据。因此，香港浸会大学与MBZUAI、卡内基梅隆大学、香港中文大学、悉尼大学以及墨尔本大学合作发表论文《Discovery of the Hidden World with Large Language Models》，提出了一个名为 COAT 的新型框架，旨在利用大型语言模型和因果发现方法的优势，突破传统因果发现方法的局限性，更有效地在现实世界中定义高级变量、理解因果关系。