Yiling Wu发表论文：贝叶斯更新无法解释因果前提
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Yiling Wu发表论文：贝叶斯更新无法解释因果前提
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AI 综述
Yiling Wu 在 arXiv 发表论文，认为贝叶斯因果模型只解释概率期望如何随证据更新，却未说明学习者如何获得被更新概率的因果内容；作者称，更新本身无法解释经验基础、一般组织和信念这三个因果判断条件，并借休谟的习俗性过渡将三者串联。 论文还称，仅通过文本语料学习外部事件的模型，其证据来自报告中介而非亲历，更新规则无法解决这一点。
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最新进展11月3日 13:00
论文探讨贝叶斯更新预设了什么：休谟的表征条件与因果学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI论文探讨贝叶斯更新预设了什么：休谟的表征条件与因果学习
一篇 arXiv 论文指出，贝叶斯因果模型只解释期望如何变化，却未说明学习者如何获得被更新概率的因果内容。作者认为更新本身无法解释经验基础、一般组织与信念这三个条件，并用休谟的习俗性过渡加以串联。对仅通过文本语料学习外部事件的模型而言，其证据是报告中介而非亲历，更新规则无法解决这一点。
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