大規模言語モデルの因果発見能力、根本的限界と克服策を提示
アマルティア・ロイ氏とソナリ・パーブー氏の研究チームは2026年5月26日(現地時間)、arXiv cs.AIで、大規模言語モデル (LLM) が因果発見において信頼性の高い性能を発揮できない根本的な理由を証明した。この研究は、限界が特定のモデルやデータセットではなく、学習パラダイムに内在するものであると定式化し、克服を目指す新たな手法「Agentic Causal Bayesian Optimization (A-CBO)」を提案している。