本研究探讨了元强化学习在因果推理中的应用，训练递归神经网络进行无模型强化学习，证明其在新情境下进行因果推断和反事实预测的能力。研究提出了新的学习方法和算法，强调因果结构的快速适应性及其在复杂推理场景中的有效性，展示了因果模型的分类和识别方法的进展。