Counterfactual reasoning: an analysis of in-context emergence
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Miller, Moritz, Schölkopf, Bernhard, Guo, Siyuan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Identifying Intervenable and Interpretable Features via Orthogonality Regularization
von: Miller, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Miller, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models
von: Rajendran, Goutham, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rajendran, Goutham, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Algorithmic causal structure emerging through compression
von: Wendong, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wendong, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Don't Pass@k: A Bayesian Framework for Large Language Model Evaluation
von: Hariri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hariri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Efficient Online Exploration for Reinforcement Learning with Human Feedback
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Is a Good Foundation Necessary for Efficient Reinforcement Learning? The Computational Role of the Base Model in Exploration
von: Foster, Dylan J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Foster, Dylan J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Coverage Principle: How Pre-Training Enables Post-Training
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement Learning via Supervised Pretraining
von: Lin, Licong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Licong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reject, Resample, Repeat: Understanding Parallel Reasoning in Language Model Inference
von: Golowich, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Golowich, Noah, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reasoning with Sampling: Cutting at Decision Points
von: Zhou, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods
von: Hu, Xinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Xinyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Beyond Pattern Matching? Assaying Mathematical Understanding in LLMs
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Emergence and Test-Time Use of Structural Information in Large Language Models
von: Chen, Michelle Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Michelle Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Retrieval-Augmented Generation as Noisy In-Context Learning: A Unified Theory and Risk Bounds
von: Guo, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal de Finetti: On the Identification of Invariant Causal Structure in Exchangeable Data
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Cyclic Counterfactuals under Shift-Scale Interventions
von: Saha, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saha, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Generative Modeling with Variational Causal Inference
von: Wu, Yulun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yulun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A note on the impossibility of conditional PAC-efficient reasoning in large language models
von: Zeng, Hao
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Hao
Veröffentlicht: (2025)
Improving Large Language Model Safety with Contrastive Representation Learning
von: Simko, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Simko, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Statistical Hypothesis Testing Framework for Data Misappropriation Detection in Large Language Models
von: Cai, Yinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Yinpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Balancing Complexity and Informativeness in LLM-Based Clustering: Finding the Goldilocks Zone
von: Miller, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Miller, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations
von: Kumar, Ishan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kumar, Ishan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MathGAP: Out-of-Distribution Evaluation on Problems with Arbitrarily Complex Proofs
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Out-of-Variable Generalization for Discriminative Models
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Guo, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Limits of Transformer Language Models on Learning to Compose Algorithms
von: Thomm, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thomm, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reparameterized LLM Training via Orthogonal Equivalence Transformation
von: Qiu, Zeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiu, Zeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generalized Interpolating Discrete Diffusion
von: von Rütte, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: von Rütte, Dimitri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Reason Efficiently with A* Post-Training
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
L$^2$M: Mutual Information Scaling Law for Long-Context Language Modeling
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Measure-Theoretic Axiomatisation of Causality
von: Park, Junhyung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Park, Junhyung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Orthogonal Finetuning Made Scalable
von: Qiu, Zeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiu, Zeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Statistical Case Against Empirical Human-AI Alignment
von: Rodemann, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rodemann, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Phase Transitions in the Output Distribution of Large Language Models
von: Arnold, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arnold, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalized Stock Price Prediction for Multiple Stocks Combined with News Fusion
von: Liao, Pei-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liao, Pei-Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Survey on Large Language Model-based Agents for Statistics and Data Science
von: Sun, Maojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Maojun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can Large Language Models Infer Causation from Correlation?
von: Jin, Zhijing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jin, Zhijing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Analyzing the Role of Semantic Representations in the Era of Large Language Models
von: Jin, Zhijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Zhijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do Language Models Exhibit the Same Cognitive Biases in Problem Solving as Human Learners?
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Opedal, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When can transformers reason with abstract symbols?
von: Boix-Adsera, Enric, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Boix-Adsera, Enric, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Artificial Expert Intelligence through PAC-reasoning
von: Shalev-Shwartz, Shai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shalev-Shwartz, Shai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Identifying Intervenable and Interpretable Features via Orthogonality Regularization
von: Miller, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Learning Interpretable Concepts: Unifying Causal Representation Learning and Foundation Models
von: Rajendran, Goutham, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Algorithmic causal structure emerging through compression
von: Wendong, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Don't Pass@k: A Bayesian Framework for Large Language Model Evaluation
von: Hariri, Mohsen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Towards Efficient Online Exploration for Reinforcement Learning with Human Feedback
von: Li, Gen, et al.
Veröffentlicht: (2025)