VIGOR+: 基于 LLM 的混杂因素生成与验证

该论文可能介绍了一种新方法，利用大型语言模型 (LLM) 在反馈循环中识别和验证因果推理中的混杂因素。这种迭代方法，可能涉及 CEVAE（条件集成变分自编码器），表明试图提高识别混杂变量的稳健性和准确性。

• •提出了一种识别混杂因素的新方法。
• •利用大型语言模型 (LLM) 和 CEVAE。
• •采用迭代反馈循环进行验证。