来自加利福尼亚大学圣迭戈分校（UC San Diego）Biwei Huang 实验室的研究团队提出了一种自主因果分析智能体 Causal-Copilot。该实验室专注于因果推理与机 器学习的交叉研究，在因果发现和因果表征学习领域取得了多项重要成果。论文共同第一作者 Xinyue Wang、Kun Zhou 和 Wenyi Wu 均来自 Biwei Huang 教授实 验室，他们在因果推理与大语言模型结合方面开展了这项创新性研究。同时这项研究也得到了创业公司 Abel.ai 的大力支持和协助。 一个普遍的困境 想象这样一个场景：你是一位生物学家，手握基因表达数据，直觉告诉你某些基因之间存在调控关系，但如何科学地验证这种关系？你听说过 "因果发现" 这个 词，但对于具体算法如 PC、GES 就连名字都非常陌生。 或者你是一位社会学家，想要评估教育政策对学生成绩的真实影响。你知道简单对比可能受其他因素干扰，但面对双重差分、倾向得分匹配等方法及其不同假设 条件，你感到无从下手。 这就是因果分析的现状：理论越来越丰富，工具越来越强大，但使用门槛却始终居高不下。 预训练模型的局限性 当前的 AI 系统，包括最先进的大语 ...