VIGOR+: LLMを活用した交絡因子の生成と検証

この論文は、因果推論における交絡因子を、フィードバックループ内で大規模言語モデル（LLM）を使用して特定および検証する新しい方法を紹介している可能性があります。 CEVAE (条件付きアンサンブル変分オートエンコーダー) を含む反復的なアプローチは、交絡変数を特定する際の堅牢性と精度を向上させる試みを示唆しています。

• •交絡因子を特定するための新しい方法を提案。
• •大規模言語モデル（LLM）とCEVAEを活用。
• •検証のために反復的なフィードバックループを採用。