IV Co-Scientist: Multi-Agent LLM Framework for Causal Instrumental Variable Discovery
IV Co-Scientist: Multi-Agent LLM Framework for Causal Instrumental Variable Discovery [61.2] 内因性変数と結果との相同性の存在下では、インストゥルメンタル変数(IVs)を用いて内因性変数の因果効果を分離する。 大規模言語モデル(LLM)がこの課題に有効かどうかを検討する。 本稿では,多エージェントシステムであるIV Co-Scientistを紹介する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 08 Feb 2026 12:28:29 GMT)
「in this paper, we investigate whether large language models can assist in the discovery of instrumental variables through a structured, multi-agent framework in which LLM-based agents propose, critique, and refine candidate instruments.」とinstrumental variablesを発見するためのマルチエージェントシステムの提案。「Our empirical results on real-world data demonstrate that LLM-suggested instruments show meaningful consistency, providing a first step to- ward principled use of LLMs in variable discovery.」と一定有望な結果。