加利福尼亚大学圣地亚哥分校Biwei Huang Institute的研究团队提出了一个自主事业。该实验室的重点是因果推理和自动学习的交集，在因果发现和因果表达的学习领域取得了许多重要的结果。 Co-Primero Xinyue Wang，Kun Zhou和Wenyi Wu的作者对Biwei Huang的一名实验室老师进行了创新研究，所有这些都与因果推理和大规模语言模型结合使用。同时，调查得到了初创企业Abel.ai的支持和支持。一个常见的困境想象一个场景。您是一位生物学家，手中有基因表达数据，您的直觉告诉您，某些基因之间存在调节关系，但是这种关系如何科学地证明？我已经听到了因果发现一词，但是我在某些算法（例如PC和GES）中是非常新的。教育政策对学生绩效的真正影响。我知道其他因素可能会阻碍简单的比较，但是我认为我不能从诸如双重差异，不同倾向得分或假设的巧合等方法开始。这是因果分析的当前状态。理论变得越来越丰富，工具变得越来越强大，但是使用的阈值总是很高。先前模型的局限性是，当前的AI系统，包括最后一代大型语言模型，本质上是模式识别器。他们可以发现A和B经常出现在一起，但是不可能理解它是否导致B。这种限制对现实世界的应用产生了严重的后果。数据表明，使用教育应用程序的学生具有更好的成绩，而基于相关性的AI可以表明促进该应用程序以提高成绩。但是，因果分析可以表明具有适当成绩的TS更喜欢使用学习应用程序来提高其资格。因果分析意味着两个核心任务。因果发现构建了因果图形，有助于确定数据变量之间的因果关系并了解系统行为机制。因果推理是这些因素的原因，是基于关系的干预措施，并回答这样做的问题。这两个任务相互补充，并形成一个完整的图像，其中包括世界的运营机制。但是，主导这些方法需要深厚的统计基金和丰富的工作经验。每种算法都有适用的方案和局限性，并且选择MetCorrect ODODE可能会导致完全不正确的结论。需要因果分析的大量研究人员拒绝了这个专业的阈值。因果关系：我们提出了一种促进复杂性的优雅解决方案：因果分析很难终极使用，那么为什么不让AI参加工作的这一部分，因为它主要是方法和参数调整的选择呢？原因和共同点是在此概念中构建的自主因果分析代理。该系统的力量在于其前所未有的包容性：整合了前卫 - garde的20多种因果分析算法，以真正执行独特的因果分析。无论数据是表格还是时间序列，线性关系，复杂的非线性模式，完整的实验数据或充满噪声的观察数据，因果关系可以自动找到正确的分析方法。 Paper link: https://arxiv.org/abs/2504.13263 Open source code: https://github.com/lancelot39/causal-copilot Online experience: https://causalcopilot.com/unified causal discovery and causal discovery for intelligent systems and interior interior coinvation processes causal The system integrates more than 20 avant -Garde算法是从结构估算整个过程的工具乌拉尔的学习估计：因果发现的能力：构建因果图的任务，该图形可以自动识别变量与线性/非线性过程之间的因果关系，离散/连续/连续，静态/Timaseksho数据，Gausian/Gausian/Gausian/Gausian/Gausian/Gausian/Gausian/Gausal/Gausal/Gausal噪声处理数据处理。 CPU/GPU算法在大尺度和高尺寸的应用程序场景中纳入了更好的解决因果推理能力的更好的解决方案：基于发现的可乐上结构，估计的干预效果支持对偶性推理，以提供平均处理效应的量化，提供平均处理效应，效果，异质性和不确定性的影响。 1。用户交互模块：承认自然语言咨询和交互式反馈的输入，例如指定偏好和限制。 2。预处理模块：执行数据制备的全面功能，包括价值检测和插值损失，变换n特征，图案的提取以及表数据和时间序列的统计诊断。这些诊断结果直接通过选择后来的算法进行指南。 3。4。后处理模块：使用Boostrap和LLM的常识推理来验证因果合理性并了解用户反馈以提高因果图形的准确性。同时，由于因果影响，进行了灵敏度分析和鲁棒性测试。 5。报告生成模块：编译分析结果并将其汇总在一个简单的视觉研究报告中，其中包含原因和结果，以及分析过程的愿景以及LLM的推理和分析结果。因果发现和推理的多维评估我们在各种发现和因果推理的因果关系中，系统地评估了因果驱动器数据分析的决策 - 因果驱动器数据和算法的分析，包括非合作和非合作社和非库珀拉数据数据。我们系统地评估了在多维场景中因果关系的性能。在表格数据中，基本场景，数据质量挑战（异质域，测量错误，缺失值）和综合方案（临床数据，融资，社交网络）和系统在非常大的网络（最高1000个节点）中保持出色的性能。时间序列和因果推理评估也证实了强大的系统适应性。在CSUITE参考点和实际数据集，因果共同文件远远优于如何使用GPT-4O直接调用因果算法或调用现有的传统因果发现算法。对实际用户应用程序的初始请求：这是一组关于地震的临时系列数据。帮助我们调查因果关系。结论在整合因果发现和推理的整个过程时，因果关系使研究人员能够完全理解因果机制，做出可靠的决定和加速科学发现。研究团队提供代码，教程和在线演示平台，并邀请来自世界各地的研究人员参与改进，这使系统完全开放。