本研究针对视频理解中的数据不平衡问题，指出传统方法难以适应多样化情况。通过因果建模，提升视频关系检测和问答任务的鲁棒性与性能。

本研究提出了一种新方法，通过分解空间模型来改善因果图在处理层次结构抽象变量时的不足，发现结构独立性与统计独立性相等，为因果建模提供了新的视角。

该研究提出了多种基于模型的离线强化学习算法，如BPR、MABE和MOReL，显著提升了策略性能和泛化能力。通过动态模型训练与策略学习的结合，解决了目标不匹配问题，并在嘈杂环境中实现了稳健决策。此外，研究探讨了因果建模与强化学习的结合，展示了其在现实应用中的潜力。

本文探讨了利用自我监督学习和优化理论，从不足的数据中构建强健模型的方法。研究了多环境下的预测、置信区间构建及错误检测技术，展示了新方法在分类器决策中的应用及有效性，并通过因果建模减轻算法偏差，提升模型的公平性和解释性。

在因果建模领域，提出了分布一致性结构因果模型，增强反事实建模能力。引入一致性概率参数，展示个性化激励示例。同时提供因果阶梯理论成果，开辟反事实建模新方向。

本文介绍了一种新型在线部分可观测树规划器，使用因果建模和推理消除未测量混淆变量误差，并提出了离线学习因果模型的方法。玩具问题评估表明，因果模型准确，规划方法抗干扰性更强，策略性能更高。

本文介绍了一种新的代理定义，利用因果建模分析人工智能代理的决策和激励。研究提出因果影响图（CID）作为建模工具，以识别代理行为的潜在风险。通过实验干预，开发了三种算法，从因果实验中发现代理并表示为CID。这种方法有助于提高人工智能系统的安全性分析，确保代理适应环境变化。