[논문리뷰] CausalDS: Benchmarking Causal Reasoning in Data-Science Agents본 논문은 현대의 LLM 기반 데이터 과학 에이전트들이 복잡한 인과적 추론을 수행하는 능력이 부족하거나 불투명하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Causal Reasoning#Data-Science Agents#Structural Causal Models#Benchmarking#Identifiability#Uncertainty Quantification#Tool Use2026년 7월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CausaLab: A Scalable Environment for Interactive Causal Discovery Toward AI Scientists본 논문은 기존의 인과 추론 벤치마크가 LLM의 진정한 인과적 사고를 평가하기보다 암기된 지식에 의존하는 'Causal parrot' 문제를 해결하기 위해 CausaLab을 제안한다 .#Review#Causal Discovery#LLM Agents#Structural Causal Models#Interactive Benchmarking#Scientific Discovery#Mechanism Recovery2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Project Ariadne: A Structural Causal Framework for Auditing Faithfulness in LLM Agents본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정 이 실제 모델 출력의 원인인지 혹은 사후 합리화인지에 대한 'Faithfulness Gap' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Faithfulness#XAI#Causal Inference#Structural Causal Models#Counterfactual Interventions#Reasoning Trace Auditing#Causal Decoupling2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중