研究分析大型语言模型在因果推断中对未知现象的泛化能力。通过多层次问题复杂度的数据集，测试五个模型在四个任务上的表现。结果表明，模型在简单问题上表现良好，但在复杂问题上表现不佳，术语干扰影响其泛化能力。
本文讨论了使用代码辅助工具的实用性，取决于技术栈、问题复杂度、建议大小和开发者经验等因素。辅助工具可以帮助开发者更快地解决问题，但需要开发者自己判断建议的质量和正确性。作者建议开发者需要有经验和技巧，并在安全环境下实验和尝试。
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