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Causal-Copilot：一个自主的因果分析代理
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Wenyi Wu 提交
Wenyi Wu 提交作者: 
Xinyue Wang, 
Kun Zhou, Wenyi Wu, Har Simrat Singh, 
Fang Nan, Songyao Jin, 
Aryan Philip, 
Saloni Patnaik, Hou Zhu, Shivam Singh, 
Parjanya Prashant, Qian Shen, Biwei Huang
Xinyue Wang, Kun Zhou, Wenyi Wu, Har Simrat Singh, Fang Nan, Songyao Jin, Aryan Philip, Saloni Patnaik, Hou Zhu, Shivam Singh, Parjanya Prashant, Qian Shen, Biwei Huang摘要
因果分析在科学发现和可靠决策中发挥着基础性作用，但由于其概念和算法的复杂性，领域专家仍难以广泛使用它。这种因果方法论与实际可用性之间的脱节带来了双重挑战：领域专家无法利用因果学习的最新进展，而因果研究人员缺乏广泛的实际应用来测试和完善他们的方法。为了解决这个问题，我们引入了 Causal-Copilot，这是一个在大型语言模型框架内实现专家级因果分析的自主智能体。Causal-Copilot 自动化处理表格数据和时间序列数据的整个因果分析流程——包括因果发现、因果推理、算法选择、超参数优化、结果解释以及可操作洞见的生成。它支持通过自然语言进行交互式优化，降低了非专业人士的使用门槛，同时保持了方法论的严谨性。通过集成 20 多种最先进的因果分析技术，我们的系统促进了一个良性循环——为领域专家扩大了对高级因果方法的访问，同时生成了丰富的、用于指导和推进因果理论的实际应用。经验评估表明，Causal-Copilot 在性能上优于现有基线，提供了一个可靠、可扩展且可扩展的解决方案，弥合了因果分析中理论复杂性与实际适用性之间的差距。Causal-Copilot 的实时交互式演示可在 https://causalcopilot.com/ 查看。
因果分析在科学发现和可靠决策中发挥着基础性作用，但由于其概念和算法的复杂性，对于领域专家来说仍然很大程度上难以获得。因果方法论与实际可用性之间的这种脱节带来了双重挑战：领域专家无法利用因果学习的最新进展，而因果研究人员缺乏广泛的、现实世界的部署来测试和改进他们的方法。为了解决这个问题，我们推出了 Causal-Copilot，它是一个自主智能体，可以在大型语言模型框架内实现专家级因果分析的落地。Causal-Copilot 自动化处理表格数据和时间序列数据的完整因果分析流程，包括因果发现、因果推断、算法选择、超参数优化、结果解释以及生成可操作的洞察。它支持通过自然语言进行交互式优化，降低了非专业人士的使用门槛，同时保持了方法学的严谨性。通过整合超过 20 种最先进的因果分析技术，我们的系统促进了一个良性循环——为领域专家扩大了接触高级因果方法的途径，同时生成丰富的现实世界应用，这些应用有助于指导和推进因果理论。经验评估表明，与现有基线相比，Causal-Copilot 取得了卓越的性能，提供了一种可靠、可扩展且可延伸的解决方案，弥合了因果分析中理论复杂性与现实世界适用性之间的差距。