本文探讨多领域因果发现，提出一种新方法，通过双射生成机制（BGM）在较少假设下识别因果图，实验结果表明该方法在多个数据集上有效，具有重要应用潜力。

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。

本研究提出L2D-CD方法，优化不完全可靠的专家知识与数据驱动因果发现的结合，优于传统方法，并识别专家的强弱领域，为未来研究奠定基础。

本研究提出了一种基于因果发现的深度学习模型，解决了临床应用中的可解释性和推广性不足的问题。该模型在六种重症病情预测中优于多种基线算法，推动了深度学习在医疗领域的应用。

本研究探讨了因果发现与推断中概率分布与图之间的忠实性问题，提出了不忠实概率分布的示例，并分析了其对因果推断方法的影响。

本研究提出了一种新方法，通过计算变量间的配对一致性分数，解决传统因果发现方法的假设依赖问题。研究表明，该方法在经典基准测试和实际数据中有效恢复因果顺序，且误差较低。

本研究提出了MissNODAG框架，旨在解决反馈回路和不完整数据下的因果发现问题。实验结果验证了该框架在学习周期性因果图及缺失机制方面的有效性。

本研究提出了一种新方法，通过放松因果充分性假设和利用最新因果发现技术，解决因果推断中未观察混淆变量的问题。实验表明，该方法在不同场景下优于现有方法，并能揭示变量间相互作用，减少偏倚。研究还提出了一个通用框架，提高观察研究的精确性和可解释性。

本文提出了一种基于深度学习的时序数据因果发现框架，能够有效识别样本间的因果关系，并处理噪声和混淆问题。研究涵盖多种因果发现任务，提出了改进的算法和模型，展示了在真实数据上的高准确性和可解释性，并指明了未来的研究方向。

本文探讨了因果图的唯一性及实验次数的最坏情况，提出了一种基于得分的因果发现算法，并研究了忠实性假设的弱化对因果发现的影响。通过模拟实验验证了算法在小样本环境下的有效性和稳健性，表现优于传统方法。

本文介绍了多种因果发现算法及其应用，包括CIRCA、REASON框架和CORAL在线分析框架。这些方法通过不同技术提高了因果关系识别的准确性和效率，尤其在系统错误定位和根本原因分析方面表现优越。研究表明，这些新方法在真实数据集上取得了显著效果。

本文介绍了多种因果结构学习方法，包括迭代式 LLM 监督 CSL 框架和 MgCSL 方法，强调了它们在因果发现中的优越性能。这些方法能够有效探索变量间的因果关系，并在真实数据集上取得良好结果，推动了因果发现领域的发展。

本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾了现有的LLM利用方法，并强调了它们在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM的优势和潜力，同时也揭示了当前实践中的挑战和限制。未来研究方向旨在发挥LLM在因果研究中的全部潜力。

本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾了现有的LLM利用方法，并强调了它们在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM的优势和潜力，同时也揭示了当前实践中的挑战和限制。此外，提出了未来研究方向。这是对LLM和CD之间协同作用的首次详细调查。

本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾比较了现有的LLM利用方法，并强调了它们在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM在增强传统方法和作为不完善专家方面的优势和潜力，同时也揭示了当前实践中的挑战和限制。提出了未来研究方向，为LLM在因果研究中的潜力奠定了基础。

本文调查了LLM在因果发现任务中的应用，回顾了现有的LLM利用方法，并强调了其在推断因果结构中的创新使用。分析揭示了LLM的优势和潜力，同时也揭示了挑战和限制。未来研究方向旨在发挥LLM在因果研究中的全部潜力。

研究人员发布了两个高质量的数据集，结合深度学习和因果发现，提出了一个概率模型作为基线，解决了多结构数据和多值表示的挑战，并评估了基线结果。