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能動的探索が因果推論を改善、人間とLLMを比較

arXiv cs.CLが2026年6月4日(現地時間)付けで報じたところによると、成人は複数の原因が同時に存在する結合的因果規則の特定に困難を抱えるものの、能動的な探索を行うことでその推論能力が大幅に向上することが、Mandana Samiei氏らの研究で示された。同研究では、大規模言語モデル（LLMs）のパフォーマンスも分析され、一部モデルは人間レベルの精度に近づくものの、探索戦略において非効率性が見られる点が指摘されている。