BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-15T00:00:00Z Can Large Language Models Utilize Observational Data? A New Approach to Data-Driven Causal Discovery 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在因果发现中利用观察数据的有效性。通过成对提示和广度优先搜索提示，LLMs在因果推断中的F1分数提高了0.52，显示出其在数据驱动因果发现中的潜力与局限性。 🏷️ 标签 F1分数 models 因果发现 因果推断 大型语言模型 观察数据 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
