本文研究大型语言模型（LLMs）在因果推理中的应用，提出了一种结合知识与数据驱动的因果结构学习框架，展示了其在检测软件错误和数据偏移方面的有效性。研究表明，LLMs在因果分析中表现优越，能够降低人力成本并推动因果研究的发展。