University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Bayesian Supervised Causal Clustering

贝叶斯监督因果聚类

Luwei Wang, Nazir Lone, Sohan Seth

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（信息学院，爱丁堡大学） ； Usher Institute, University of Edinburgh（乌瑟研究所，爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本文提出贝叶斯监督因果聚类方法，通过治疗效应指导聚类过程，识别具有相似协变量特征和治疗效应的同质亚组，并在模拟和现实数据上验证其有效性。

From Word to World: Can Large Language Models be Implicit Text-based World Models?

从词到世界：大型语言模型能否作为隐式的基于文本的世界模型？

Yixia Li, Hongru Wang, Jiahao Qiu, Zhenfei Yin, Dongdong Zhang, Cheng Qian, Zeping Li, Pony Ma, Guanhua Chen, Heng Ji

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Oxford University（牛津大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Fudan University（复旦大学） ； Mind Lab 纠错

AI总结 本文研究了大型语言模型在基于文本的环境中作为世界模型的可行性，通过三个评估层面验证了其在提升智能体性能方面的有效性，并明确了环境复杂性和行为覆盖对世界建模效果的影响。