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因果推理最新视觉报道_因果推理建立在什么的逻辑基础(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

因果推理

用Python深度解析因果推理！ 𐟌Ÿ 想要深入了解因果推理在影响评估和效果分析中的潜力吗？Nubank的高级数据科学家Matheus Facure为你揭秘！ 𐟧頧𛏧†、数据科学家和业务分析师们，准备好迎接经典因果推理方法的挑战吧！包括A/B测试、线性回归、倾向评分、综合对照和双重差分等，每种方法都有行业实例作为基础示范。 𐟚€ 通过这本书，你将能够更准确地评估营销活动对业务的实际影响，做出明智的决策！别再错过这本精彩之作！ 𐟓š 了解偏差对因果推断的影响 𐟓š 将业务问题转化为因果推断问题 𐟓š 学习因果推断的基本概念 𐟓š 探究因果效应在地理位置上的差异 𐟓š 了解不遵从偏差和效果稀释的问题 𐟓š 探究因果效应在个人之间可能的不同 𐟓š 用相同顾客随时间的重复观察来修正偏差

LLM新基准！测因果推理今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。如果你对这些论文感兴趣，欢迎前往GitHub搜索llm-paper-daily，每日更新论文。如果觉得有帮助，别忘了点个𐟌Ÿ哦！ 𐟔 回到本文发表机构：MPI for Intelligent Systems, University of Washington 人工智能和因果推理领域的科学家们一直在寻找一种能够轻松进行合理因果推理并回答大规模因果问题的机器。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域引起了范式转变。尽管LLMs在复杂性能上已经取得显著进步，但它们在进行正规因果推理和精准地回答因果问题方面仍有局限性。特别是它们是否采用了摊销的因果推理（一种在机器学习中基于以往经验对新情况做出快速推断的机制）无法适用于所有场景，尤其是那些摊销偏差可能失败的反常识和无意义的因果关系案例。 𐟏… 核心贡献为了评估LLMs的因果推理能力，论文提出了CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略。挑战1：如何系统地测试和评估LLMs的正规因果推理能力为了解决这个挑战，论文提出了CLADDER数据集。这个数据集的独特之处在于，它以自然语言提出的因果问题都以符号问题和真实答案为基础，由一个符合Pearl因果推理方法的因果推导引擎（CI Engine）衍生而来。CLADDER基于一系列的因果图和三个因果关系层阶（联合、干预、反事实）构建了超过10000个因果问题。挑战2：如何引导LLMs进行正确的因果推理并解决复杂的因果问题论文启用了CAUSALCOT这一思维路径提示策略，灵感来自CI引擎。该策略要求LLM提取问题中的因果图、因果查询和可用“数据”（例如条件或干预概率）并输出正确的因果推断。实验结果表明CAUSALCOT提高了LLMs在CLADDER上的表现。总结这项研究通过CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略，测试和分析大型语言模型（LLMs）在正规因果推理上的能力。实验突显了LLMs的局限，并为未来研究提出了方向。

斯坦福学者：因果推断领域的权威之作 Stefan Wager 是斯坦福大学商学院运营、信息和技术系的副教授，同时也是统计学系的兼职副教授。他的研究领域集中在因果推断、优化和统计学习的交叉点，特别关注如何利用机器学习的最新进展来解决统计学、经济学和决策制定中的经典问题。 Wager 博士在斯坦福大学获得了统计学博士学位（2016年），并拥有斯坦福大学的数学学士学位（2011年）。他曾在哥伦比亚大学做博士后研究，并与硅谷的几家公司合作或提供咨询服务。他的研究工作包括开发新的解决方案来处理统计学、经济学和决策制定中的问题，这些问题通常利用机器学习的最新发展。对于希望在数据分析中应用因果推理的学者和实践者来说，他的工作非常有价值。 Wager 也是《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》一书的作者，这本书深入探讨了如何从统计数据中推断出因果关系，是因果推断领域的权威著作。

CVPR 2024｜多模态大模型引爆！“因果推理”加持, 解锁链接上下文学习的无限潜能「数据派thu的精心推荐」 CVPR 2024｜多模态大模型引爆！“因果推理”加...

支持题7技，速看！今天我们来复习一下支持题的8种技巧，正确率达到了5/8。【基本思路】支持论点建立联系（搭桥法）支持论据搭桥分为两种：直接搭桥：建立论据和论点的联系，话题词和题干高度一致，常考假言。间接搭桥：话题词和题干不完全一致。【特殊模型】方法关系的支持方法有效或可行，一般不考虑方法无恶果。必要方法的支持指出方法有必要，例如，没有其他的替代方法。因果推理的支持指出原因成立，指出预测成立。果因推理的支持建立联系：因果相关、并非因果倒置、无因无果。排除他因：例如不如建立联系，注意区分排除他因和无关选项。概念跳跃的支持数量比例的支持比例因果的支持支持是削弱的反面。

[LG]《Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives》K Yamin, S Gupta, G R. Ghosal, Z C. Lipton, B Wilder [CMU] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

6700万模型，能战GPT-4？微软和麻省理工学院的研究人员提出了一种创新的训练范式，成功解决了大型深度学习模型在推理上的缺陷。他们利用因果模型构建数据集，直接教授模型学习公理，使得一个仅有6700万参数的微型Transformer模型在推理能力上能够与GPT-4这样的万亿参数级大型模型相媲美。这一突破性进展得益于因果推理领域的研究，虽然该领域相对小众，却得到了图灵奖得主Yann LeCun的坚定支持。LeCun一直认为，将事件的因果关系引入深度学习模型是提升模型泛化能力、减少训练数据使用的关键。研究人员提出了一种新的训练方法——公理框架（Axiomatic Framework）。他们从零开始训练了一个6700万参数的模型，使用的是简单的因果链作为训练数据。实验结果显示，这个模型在推断复杂图表中的因果关系时，表现超越了十亿级参数的大型语言模型（LLM），甚至可以与GPT-4相媲美。这项研究受到了图灵奖得主Judea Pearl的启发。Pearl曾提出因果无关性公理，并主张通过符号化公理示例教授Transformer模型学习被动数据。这种方法与传统机器学习模型不同，它使用由公理推导出的数据，证明了Transformer模型能够学习因果关系，并从相关性中识别出因果性。在实验中，研究人员基于GPT-2架构训练了一个拥有6700万参数的解码器模型，该模型有12个注意力层、8个注意力头，以及512个嵌入维度。所有模型都使用AdamW优化器进行训练，学习率为1e-4，训练100个epoch。实验结果显示，通过公理化训练的Transformer模型在泛化到更大、更复杂的因果图方面表现出色。即使在训练数据中未见过的更长因果链上，模型也能保持较高的准确率。最后，研究人员将公理化训练应用于从观察数据中的相关性陈述推断因果关系的任务。结果表明，他们的小型Transformer模型在这项任务上的表现优于所有基线模型，准确率达到64%，比GPT-4高出6%。

四六级写作高分句型汇总，轻松掌握！ 𐟓š 大家好！今天给大家带来一份四六级写作的高分句型汇总，帮助大家轻松拿捏作文分数。这份资料分为四个部分，快来看看吧！ 𐟔 引言段句型议论文常用句型：用于引出论点或话题。图文作文句型：适用于描述图表或图片信息。 𐟓 正文段句型 A、B型作文段落句型：适用于对比或类比。原因分析性段落常用句型：用于分析问题原因。因果推理性段落句型：强调因果关系。举例型段落：通过具体例子支持论点。 𐟓– 结尾段句型全文总结句型：用于总结全文观点。个人观点句型：表达个人看法或建议。 𐟔— 常用过渡词语和句型开头过渡词及句子：使文章自然过渡。结尾过渡词及句子：用于文章收尾。顺序过渡词及句子：表示先后顺序。因果关系及分析原因的过渡词及句子：强调因果关系。比较和对比的过渡词及句子：用于比较不同事物。 𐟒ᠥ…𖥮ž，作文并没有大家想象的那么难，只要掌握了这些常用句型并灵活运用，高分作文就在眼前。大家可以打印出来，利用零碎时间多看看，多背背，下一个写作高手就是你啦！

科研猫上线！作业难题挑战不断 - 𐟐𑠧瑧 ”猫已经上线，能量满满！听着《创业启示录》的起起落落，心里竟然也平和了不少。然后，我看了STF的PPT，关于图形模型（graphic models）和因果推理（casual reasoning）。PPT里先给出一个最终的概率，然后在例子中加入条件，说实话，我没太懂这种反向计算的具体方法。还有那个intercasual reasoning，到底是什么玩意儿？ - 𐟓š 大致浏览了一下题目，主要是关于图形模型表示（graphic models representations）和条件独立性（conditional independence）的证明。还有联合分布的因子分解（factorization of joint distribution），以及表示这个分布需要多少参数的问题。还有关于某个图结构的因子分解和图结构的绘制问题。 - 𐟔 关于Q5，我们需要多少参数来表示这个分布，还要求给出因子分解。还有关于backdoor adjustment的问题，基于某个图形，计算条件风险差异（conditional risk difference），并应用backdoor correction。然后解释Q1和Q2结果的不同，以及图形的绘制方法。 - 𐟤” 不懂的地方先跳过，直接做后面的题目，或者直接用GPT来帮忙解答吧。

金融市场是一个复杂系统，包含大量相互作用的变量，如宏观经济政策、市场情绪、地缘政治事件等。这些变量之间的关系并非是线性的，而是相互影响且充满反馈回路的。因此，一个利好消息可能导致股市短期上涨，但同样的消息在市场处于不同情绪周期时，可能不会产生相同的效果。在这种非线性系统中，蝴蝶效应常常发生：一个微小的因素可能引发巨大的市场波动，而看似重大的事件有时却几乎没有影响。这种非线性特征使得投资者无法依靠简单的因果逻辑进行推导，必须时刻准备应对不确定性。对投资者来说，非线性思维的培养非常重要。线性思维的局限性在于让投资者容易陷入过于简单的因果推理，而忽视了市场复杂的交互因素。非线性思维要求投资者在做出决策时考虑更多的变量、不确定性和多重可能性。优秀的投资者往往懂得留有余地，不会因某一个单一因素而过于自信地进行决策。在游戏中，高金融认知的对照组并没有取得更好的结果，但交易老鸟长期在应对市场的不确定性，因此并不会因为一时的市场情绪或短期信息而盲目下注，而是更遵从属于自己的交易纪律。应对外部不确定的关键在于，寻找到属于自己的确定性。也谈普通人如何认识投资

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