提出了一种新颖的架构称为 “具有反事实分析的上下文感知推理增强框架”，通过将显式和隐式因果推理相结合，利用 ConceptNet 和反事实语句来提高因果推理和可解释性，进一步提供对因果关系的深度理解和促进可解释性。

Feb, 2024

通过引入评估语言模型因果推理能力的综合基准 CaLM，该论文提出了四个模块的基础分类法以及一个由 126,334 个数据样本组成的 CaLM 数据集，并对 28 个领先的语言模型进行了全面评估，并给出了 50 个高级经验发现，以提供未来语言模型开发的有价值指导。

May, 2024

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的因果能力，证明它们在因果推理方面具有优越性能和独特的知识来源。同时，我们提供了技术来解释它们的鲁棒性，并认为 LLMs 可用作人类领域知识的代理以及降低因果分析中的人力成本。因此，LLMs 在推动因果研究、实践和采纳方面开辟了新的前沿。

Apr, 2023

通过创建一个新的自然语言处理任务，基于因果图和问题，研究大型语言模型在因果推理方面的能力，并提出一种特定的激励策略来评估和分析这种推理能力。

Dec, 2023

这篇论文提出了一个新的任务 Corr2Cause 和一个数据集来评估大型语言模型（LLMs）的纯因果推理能力，并表明这些模型的因果推理能力很不足，尽管通过 fine-tuning 可以部分缓解这个问题，但它们仍不能在变量的名称和文本表达在测试集中不同的情况下泛化推理。

Jun, 2023

因果推断在捕捉变量之间的因果关系方面显示出在增强自然语言处理模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和解释性方面的潜力。生成大型语言模型在通过其先进的推理能力显著影响各种自然语言处理领域的同时，这篇综述从因果的角度对生成大型语言模型进行评估和改进，从而理解和提高生成大型语言模型的推理能力，解决公平性和安全性问题，提供解释支持，并处理多模态数据。与此同时，生成大型语言模型强大的推理能力可以推动因果推断领域的发展，帮助发现因果关系和因果效应估计。本综述旨在探索因果推断框架和生成大型语言模型之间的相互作用，强调它们共同潜力以进一步开发更高级、更公平的人工智能系统。

Mar, 2024

本文提出了一种结合基于知识的 LLMs 因果分析和数据驱动因果结构学习的新框架，以构建因果结构学习的新范式，并介绍了一套广泛的提示组，以从给定变量中提取因果图，并评估 LLM 先前因果对从数据中恢复因果结构的影响

Jun, 2023

我们分析了大型语言模型（LLMs) 回答因果问题的能力以及它们在三种类型的因果问题中的优势和劣势。我们认为，目前的 LLMs 可以结合现有的因果知识回答因果问题，但它们还不能满足于发现新的知识或高精度的决策任务。我们探讨了可能的未来方向和机会，例如启用显式和隐式因果模块以及深度因果感知 LLMs。这些不仅能够使 LLMs 回答更多不同类型的因果问题，也能使 LLMs 在一般情况下更加值得信赖和高效。

Apr, 2023

通过引入名为 Galeras 的基准测试策略，将统计学严谨性引入 LLMs 的评估，该论文展示了因果推断评估在降低混杂偏差方面的实践成果，为分析准确度指标提供了可解释性的解决方案。

Aug, 2023

基于真实数据，我们提出了一个灵活的评估框架，在评估因果结构和因果效应的差异方面具有关键属性，可以提高大型语言模型的可解释性。我们引入了基于真实数据的开放式因果发现基准（OCDB），以促进公平比较和算法优化。实验结果显示，现有算法在真实数据上存在显著的泛化能力不足，突出了性能改进的潜力以及我们框架在推进因果发现技术方面的重要性。

Jun, 2024