本文介绍了一个综合框架，用于对评估算法进行基准测试，它包括用于预测的未标记数据、用于验证的标记数据以及使用已建立和新颖指标进行算法预测的自动评估的代码，并解决了缩放和数据屏蔽问题。

Feb, 2018

本文综述了在潜在结果框架下，针对观察数据的因果推断方法。这些方法分为两类，包括传统的统计学方法和最新的机器学习方法，还介绍了这些方法在广告、推荐、医学等领域的应用以及常用的基准数据集和开源代码。

Feb, 2020

本文提出了一种基于因果关系的预测与交互模型，不需要使用任何辅助模型，可帮助专家和非专家用户深入理解模型，通过进行 think-aloud 会话和用户研究，我们证明了我们的方法具有很好的可行性。

Jan, 2021

提出一种通过利用更粗粒度的原因信息表示来降低搜索空间的组合爆炸，从而极大地减少计算时间，并根据信心对原因预测进行评分的新方法，证明了方法的正确性和渐近一致性，并证明了该方法在合成数据上的优越性能，并将其应用于具有挑战性的蛋白数据集中。

Jun, 2016

在线学习中基于干预样本历史的分离图系统相匹配的追踪停止因果发现算法优于现有方法，通过较少的样本实现更高准确性的因果图学习。

May, 2024

基于经典算法运行在较小变量子集上的深度学习模型识别因果结构，达到了与现有模型相比具有数量级更快的推理速度，具备针对合成和真实数据集的最先进性能，并能概括到在训练期间未见过的数据生成机制。

Feb, 2024

我们提出了一种基于贝叶斯优化的方法，通过活动干预来最大化获取决定性和正确证据的概率，从而有效地发现因果关系，并增强理论进展的实际应用。

Jun, 2024

本文介绍因果推断、因果发现、因果图、算法和真实世界应用，并探讨最近一致性观点对现有算法的概述、有用的工具和数据，以及为什么和如何可以成功利用这些方法。

May, 2023

本文介绍了一项因果推断数据分析挑战活动，研究人员构建了一些数据测试场地，现有研究成果会在该场地进行测试。结果表明，灵活建模响应曲面的方法通常比其他方法表现更好。同时，文中还提出了一些结合多种高性能方法的新方法

Jul, 2017

本文讨论了人工智能（AI）文献中关于因果推断的近期进展，其具有可自动化的算法标准、中等平衡的优势等特点，有望对计量方法做出贡献。

Dec, 2019