革新 LLM 驱动控制：揭示反事实推理

这项研究介绍了一个引人入胜的框架，用于在基于 LLM 的智能体控制场景中进行反事实推理。这个概念允许用户通过重新表达他们的意图来探索“如果”的情况，这可能会极大地提高 AI 系统的有效性。结构因果模型和概率诱拐的使用尤其令人兴奋，有望带来更可靠和更有见地的结果。

• •该框架支持在 LLM 驱动的控制场景中进行反事实推理，允许用户探索替代意图。
• •它将交互建模为结构因果模型 (SCM)，以生成候选反事实结果。
• •该方法使用保形反事实生成 (CCG) 来提供包含真实反事实结果的高概率保证。