评估大语言模型（LLM）的因果推理能力：程序化生成挑战的案例研究

英文标题：Evaluating Causal Reasoning in LLMs: A Case Study in the Challenges of Procedural Generation

本论文探讨了大语言模型（LLM）在因果推理评估中面临的核心挑战。研究指出，尽管当前 LLM 展现出对广泛复杂现象的表征与推理潜力，学术界亦在积极检验其因果推理的准确性，但常用基准在形式化评估上仍存在显著局限。该案例研究深入剖析了采用程序化生成（Procedural Generation）构建测试基准时的关键难点与潜在漏洞。这对于开发者构建更严谨、抗过拟合的模型评测体系以及提升 AI Agent 的可信决策能力具有重要的指导意义。

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评估大语言模型（LLM）的因果推理能力：程序化生成挑战的案例研究

论文编号：arXiv:2610.38100v1
发布类型：新提交（Announce Type: new）

摘要

大语言模型（LLM）似乎能够表征并推理涵盖广泛领域的各种现象。尤其是近期诸多研究，重点探讨了 LLM 是否能够准确地进行因果关系推理。在用于评估形式化因果推理能力的常用基准测试中，程序化生成方法被广泛应用，但也伴随着诸多评测层面的挑战……

评估大语言模型（LLM）的因果推理能力：程序化生成挑战的案例研究

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