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因果推断是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系。 客观事物普遍存在着内在的因果联系，人们只有弄清事物发展变化的前因后果，才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律，在论证观点时，有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论，这就叫因果推断法
ExpliCa: Evaluating Explicit Causal Reasoning in Large Language Models
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CausalT5K: Diagnosing and Informing Refusal for Trustworthy Causal Reasoning of Skepticism, Sycophancy, Detection-Correction, and Rung Collapse
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CausAdv: A Causal-based Framework for Detecting Adversarial Examples
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GraphLocator: Graph-guided Causal Reasoning for Issue Localization
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Temporal Causal Reasoning with (Non-Recursive) Structural Equation Models
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Compressed Causal Reasoning: Quantization and GraphRAG Effects on Interventional and Counterfactual Accuracy
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Generalization of RLVR Using Causal Reasoning as a Testbed
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ChainReaction: Causal Chain-Guided Reasoning for Modular and Explainable Causal-Why Video Question Answering
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CRAwDAD: Causal Reasoning Augmentation with Dual-Agent Debate
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Beyond Words and Pixels: A Benchmark for Implicit World Knowledge Reasoning in Generative Models
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参考链接
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