本研究提出了一种扩展可识别性理论的新方法，旨在解决自我监督学习（SSL）领域理论解释不足的问题。该理论框架有助于理解SSL中的隐含数据假设，推动更具可解释性和广泛性的学习，重点关注训练动态、有限样本和数据多样性的影响。

本研究提出了一种检索增强的大语言模型，解决了其在有限样本场景下处理表格数据的不足，显著提升了69个数据集的性能，展示了语言模型在表格数据学习中的潜力。

本研究探讨了因果强盗问题，指出在未知因果图和潜在混淆因素的情况下，发现全因果结构并非必要。通过识别潜在混淆因素，提出了一种随机算法和两阶段方法，以有限样本学习因果图并最小化后悔，从而推动该领域的发展。

本研究提出了一种新方法，解决了有限样本下变量重要性度量的敏感性和不稳定性问题，从而增强了推断的稳健性和准确性。