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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
CausalT5k: Diagnosing Refusal and Failure Modes in Trustworthy Causal Reasoning Across Causal Rungs
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Vernier: Probing Representational Misalignment Behind Lexical Gaps in Causal Reasoning
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ISAAC: Auditing Causal Reasoning in Deep Models for Drug-Target Interaction
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From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning
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EconCausal: A Context-Aware Causal Reasoning Benchmark for Large Language Models in Social Science
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ExpliCa: Evaluating Explicit Causal Reasoning in Large Language Models
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Can Post-Training Transform LLMs into Causal Reasoners?
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CausAdv: A Causal-based Framework for Detecting Adversarial Examples
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CausAdv: A Causal-based Framework for Detecting Adversarial Examples
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参考链接
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