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因果多模态AI预测个体化化疗敏感性
论文提出因果多模态 AI 模型，利用常规采集的病理与临床信息预测个体化化疗敏感性。模型在 9141 名患者的多国数据集上开发，并在 1994 名患者上评估，生成治疗特异性复发概率，校准近乎完美且预后区分度强，优于现有复发评分测试。相比标准诊疗，用该模型辅助个体化治疗决策可在保持相同无复发生存率的同…
arXiv cs.AI48 天前
#因果推断
共 37 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
★ 3
研究：GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5 概率判断最符合全概率定律
一篇 arXiv 论文测试七个前沿语言模型在零样本条件下，其概率判断是否满足全概率定律与后门调整等因果一致性要求。结果显示 GPT-6.1 Sol 与 Claude Opus 5.5 最一致（平均绝对残差约 0.08 与 0.12 log-odds），而 Claude Haiku 5.5、Gemi…
arXiv NLP7 天前
★ 3
预注册审计：Chronos-2 等时间序列基础模型混淆干预与关联
论文对 Chronos-2、TiRex-2、TabPFN-TS 与 TimesFM-2.5 等协变量感知时间序列基础模型做预注册因果审计，检验其回答的是条件斜率还是干预效应。结果显示这些模型在反事实网格上均沿混淆偏差参考线分布，且比回归本身更受混淆影响；仅用 3000 条合成序列做数分钟干预式后训…
arXiv cs.LG7 天前
★ 3
论文提出思维链可监控性的因果边界与训练方法
研究指出常用思维链监控评估指标 TPR_mc 只是因果检测率的上界，并推导出下界以构建更严谨的评估框架。作者构建控制-干预配对数据集，用自蒸馏与强化学习三类方法训练模型，普遍提升了思维链可监控性。
arXiv cs.LG7 天前
★ 3
ConDA 从预训练扩散表示学习可辨识世界模型
论文探讨冻结的预训练扩散模型能否在不重训生成主干的情况下获得可识别的潜在坐标。作者提出对比扩散对齐（ConDA），仅在冻结扩散潜变量上学习轻量对齐映射，并证明在标准假设下可识别潜在动力学状态、保留结构因果模型。实验在物理与机器人视频系统上实现近乎完美的状态恢复，并能分析干预相关动态。
arXiv cs.LG26 天前
★ 3
WISE 与 JuntaLearner：交互感知的电路发现
针对机制可解释性中逐组件打分忽略上下文交互的问题，论文提出见证集成集合效应（WISE）因果估计量，避免组合枚举。基于此的 JuntaLearner 通过梯度方法按因果影响对组件排序，在多个任务与模型规模上取得更高电路识别分数，且成本不随候选组件数增长。
arXiv cs.LG27 天前
★ 3
2026应用AI十三大新星
Fast Company评选出2026年应用AI领域的13个重要创新，涵盖因果分析、AI设计、企业AI治理等方向。Alembic的因果引擎帮助企业量化决策效果，Canva AI 2.0让非专业用户也能完成设计，Credo AI的GAIA助手则助力企业应对欧盟AI法案等监管要求。
快公司27 天前
★ 3
研究：GPT-2 注意力头消融因果推断存在投影层混淆
论文以 GPT-2 small 为例，指出注意力头消融这一常用因果推断方法在干预语义、评估指标与控制设计不严谨时结论脆弱。投影后实现的「置零」与修正的投影前消融几乎不相关（Pearson r=0.057），且选出完全不同的 top-5 重要头。作者强调单头消融本身不足以支撑因果结论，需要正确的干预…
arXiv cs.LG31 天前
★ 3
思维泄漏：混合推理模型NoThink后训练的因果审计
论文在因果中介框架下审计混合推理模型NoThink后训练中的思维泄漏，通过沿基础模型激活方向的双向干预发现泄漏真实、因果且显著。在三个模型、三种后训练方法与九个对齐检查点上，泄漏比率达42%至79%，表明后训练的表面增益可能只是更多漂移向Think模式。
arXiv cs.LG38 天前
★ 3
研究：语言模型用置信度驱动行为
研究提供了因果层面的证据，表明语言模型会依据自身的置信度来调节其行为输出。这一发现有助于理解模型决策机制，并为提升模型可靠性与校准能力提供理论依据。
Nature Machine Intelligence56 天前
★ 2
论文提出策略偏移下的加权共形校准，修复世界模型不确定性
arXiv 论文研究部署策略变化导致世界模型不确定性失效的问题，提出基于测度变化的加权共形校准方法，将覆盖率迁移到目标分布。实验显示强状态-动作偏移下普通 90% 共形集覆盖率仅 55.0%，学习比率校准达 90.9%。
arXiv cs.LG5 天前
★ 2
ATEMPO：按滞后与时序摊销的迁移熵估计模型
论文提出 ATEMPO，一种基于扩散模型、在滞后与时间维度上摊销的迁移熵估计器，单次训练即可估计完整迁移熵曲面，无需按源深度和目标深度分别拟合。在合成数据上取得最低平均相对误差，滞后检测准确率达 0.98，并改善天气预测与脑机接口任务的下游表现。
arXiv cs.AI5 天前
★ 2
研究：多模态健康表示重建目标无法保证因果识别
论文研究用多模态健康记录的学习表示做混杂调整，证明任何仅基于协变量的训练目标（重建、对比、物理约束）都无法保证表示足以支持因果识别，表示可在重建精度几乎不降的情况下引入任意大偏差。作者提出结合模态专属VAE、交叉拟合双稳健估计与表示不足诊断的工作流。
arXiv cs.LG10 天前
★ 2
arXiv 博士论文：从因果视角重构算法追索与动力系统建模
该论文探讨统计学习在分布偏移下的泛化局限，主张用因果模型刻画变化的底层机制。第一部分重构「算法追索」问题，提出更现实的反事实成本函数并引入时间维度；第二部分把因果干预与效应扩展到离散与连续随机过程，将动力系统均衡与结构因果模型（SCM）关联。核心论点是模型的可信度取决于其能否真实表征底层现象。
arXiv cs.LG11 天前
★ 2
DISCERN：可识别的疾病证据用于可泛化医疗多模态学习
论文针对临床多模态模型学到跨模态共享的入组捷径、在新队列上失效的问题，提出基于潜在结构因果模型的 DISCERN 框架。方法无需疾病状态标签即可识别条件疾病证据，通过最小选择统计量消除入组相关证据。合成数据上状态 AUROC 从 0.043 提升至 0.883，eICU 与 MIMIC-IV 跨库…
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
论文提出 D-VAE：对 LLM 生成广告中的营销标签做因果价值归因
研究提出 D-VAE 反事实推断框架，用于评估专家标签对 LLM 生成广告效果的因果贡献。基于 29177 条美妆广告素材的实验显示，推荐配置可提升 32.7% 互动率，效果与人类专家无统计差异。
arXiv cs.AI13 天前
★ 2
CausalEvo：健康 LLM 智能体的因果技能自进化方法
论文提出 CausalEvo，通过因果技能自进化让健康领域 LLM 智能体从任务反馈中筛选可复用规则，在固定模型权重与规则数量下估计技能相对效应。在 MedCalc-Bench-Verified 六个任务上准确率达 60.00%，高于 SkillOpt 的 55.83%，训练 token 消耗减少…
arXiv cs.LG17 天前
★ 2
非高斯结构方程模型的条件风险学习与递归方向
论文指出基于条件方差的因果结构恢复方法可推广为条件风险，从而适用于非高斯噪声场景，最小二乘只是其特例。研究证明利用噪声分布可提升结构恢复精度，并发现高斯下可互换的 top-down 与 bottom-up 方法在非高斯噪声下出现分化，top-down 对任意有限微分熵噪声均正确。
arXiv cs.LG19 天前
★ 2
SIRNET 用预训练嵌入估计半参数处理效应
论文提出 SIRNET，一个代理信息表示适配框架，用于在存在非结构化处理后代理变量时进行神经网络因果估计。方法从预训练代理嵌入出发学习共享适配器，联合用于结果预测、处理倾向与臂特定代理边缘化，并在 A4 试验等实验中验证。
arXiv cs.LG19 天前
★ 2
因果基础模型估计市场冲击研究
论文提出「因果市场模拟器」，一种连续时间因果先验数据拟合网络（PFN），用于估计大额订单的市场冲击这一因果量。模型在合成市场先验上追踪无偏真实参数，并在 ABIDES 订单簿、BTC/ETH/SOL 永续合约与纳斯达克股票上实现零样本迁移。
arXiv cs.LG21 天前
★ 2
无需受控实验的科学仿真反事实预测
论文提出ReRoute框架，结合事实数据与部分机理知识进行科学反事实预测，无需受控干预数据即可适配。方法固定预训练骨干的查询输入为参考值，通过已知机理通路重新引入变化并在原始事实数据上微调。在气候仿真中，严重CO2分布偏移下气候误差降低18.2-31.8%，成本远低于重训。
arXiv cs.LG28 天前
★ 2
LLM智能体恢复机制需因果评估
论文指出仅用平均任务成功率衡量智能体错误恢复会掩盖风险：同一恢复操作可能救活失败轨迹，也可能破坏本可成功的轨迹。作者将恢复建模为因果决策问题，提出轻量策略CIR，在恢复前判断是否值得干预。在ALFWorld长程任务上，CIR将Qwen3-14B成功率从70.33%提升至73.33%，且不干扰观测正…
arXiv cs.AI31 天前
★ 2
观测等价因果模型的干预一致性认证
论文指出观测等价的因果模型在干预下仍可能分歧，因为干预会产生观测数据中从未出现的输入。作者提出干预分离选择（ISS）方法，反复用候选模型分歧的可行干预查询真实系统并剔除被证伪者，直到成本界限内无干预可分离。该方法在彩色MNIST因果抽象任务上以平均13.6次干预为每个网络生成认证，并揭示部分认证可…
arXiv cs.AI34 天前
★ 2
交互智能体的因果保持：接口分解与选择性适应
论文提出「因果保持」概念，研究冻结的学习状态能否回答与训练无关的机制探测映射。作者给出贝叶斯决策风险下界与后验覆盖定理，并实现 Causal Core 框架。实验显示冻结 Qwen 探针在延迟变化时准确率从 0.958 跌至 0.583，而门控机制状态达 1.000，表明因果保持与任务充分性、源域…
arXiv cs.LG35 天前
★ 2
联邦靶向最大似然估计新算法
靶向最大似然估计（TMLE）此前一直是完全集中式流程，无法适配医院、银行等无法共享个体数据的场景。论文提出首个联邦 TMLE 算法，包含梯度聚合的 FedTMLE-G 与本地自主拟合的 FedTMLE-L 两种框架，并给出有限精度通信协议与误差界。分析还指出数据本地化本身并不构成 TMLE 的隐私…
arXiv cs.LG35 天前
★ 2
离线策略评估助力自适应实验设计
论文研究如何用固定随机实验（A/B 测试）的历史数据，判断哪些基于上下文赌博机的自适应策略会优于原设计。方法结合离线策略评估与受控热启动仿真，用双重稳健估计器对候选策略排序。在合成 RCT 与 Hillstrom、Criteo Uplift、LaLonde 等基准上表明，存在显著异质性时自适应策略…
arXiv cs.LG35 天前
★ 2
对未观测混杂稳健的风险评分学习
论文研究在存在未观测混杂的历史观测数据中学习风险评分的问题，指出逆倾向加权（IPW）在决策依赖未记录信息时会系统性低估特定人群。作者将倾向权重视为由可观测数据与领域知识确定的不确定性集合，结合因果推断敏感性分析与 Wasserstein 分布鲁棒优化，并转化为指数锥规划求解。在半合成数据上校准度最…
arXiv cs.LG39 天前
★ 2
从因果视角理解概念漂移
论文基于结构因果模型（SCM）提出概念漂移的因果视角，按漂移的因果来源分类，包括外生变量、内生机制、混杂因素与目标生成过程的变化。作者构建了可模拟机制级漂移的SCM数据流生成器，实验显示不同因果来源的漂移会引发不同的分布偏移与预测行为模式。该框架为非平稳环境下的自适应学习评估提供了因果感知基础。
arXiv cs.LG40 天前
★ 2
单次前向传播提取注意力路由电路
研究者提出将注意力视为路由图，仅通过一次前向传播提取指向答案的关键路径，并验证其因果重要性。在GPT-2 Small、GPT-2 Medium和Pythia-410M的归纳与IOI任务上，消融提取边对模型的损害远大于随机消融同规模边。该方法成本仅为逐头补丁扫描的约百分之一，但作者强调这只是廉价草图…
arXiv cs.AI40 天前
★ 2
线性随机动力学的稳态可辨识性研究
论文研究仅凭稳态观测与干预数据恢复多变量 Ornstein-Uhlenbeck 过程参数的问题，适用于仅有快照测量的大规模基因扰动实验。作者证明在漂移图强连通分量凝聚图连通且单根、满足谱非退化假设时，每个强连通分量一次干预即可在全局缩放意义下通用恢复全部参数。基于此提出按拓扑序递归学习的算法与联合…
arXiv cs.LG45 天前