論文の概要: Causal Reflection with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04495v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 14:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.769327
• Title: Causal Reflection with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた因果反射
• Authors: Abi Aryan, Zac Liu,
• Abstract要約: 本稿では,因果関係を状態,行動,時間,摂動の動的関数として明示的にモデル化するフレームワークCausal Reflectionを紹介する。 我々は,予測結果と観測結果のミスマッチを識別し,因果仮説を生成し,エージェントの内部モデルを改訂する形式的リフレクション機構を定義する。 我々の枠組みは、進化する環境における因果的理解を適応し、自己修正し、伝達できる因果的反射エージェントの理論的基礎を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While LLMs exhibit impressive fluency and factual recall, they struggle with robust causal reasoning, often relying on spurious correlations and brittle patterns. Similarly, traditional Reinforcement Learning agents also lack causal understanding, optimizing for rewards without modeling why actions lead to outcomes. We introduce Causal Reflection, a framework that explicitly models causality as a dynamic function over state, action, time, and perturbation, enabling agents to reason about delayed and nonlinear effects. Additionally, we define a formal Reflect mechanism that identifies mismatches between predicted and observed outcomes and generates causal hypotheses to revise the agent's internal model. In this architecture, LLMs serve not as black-box reasoners, but as structured inference engines translating formal causal outputs into natural language explanations and counterfactuals. Our framework lays the theoretical groundwork for Causal Reflective agents that can adapt, self-correct, and communicate causal understanding in evolving environments.
• Abstract（参考訳）: LLMは驚くほどの頻度と事実的リコールを示すが、強い因果推論に苦慮し、しばしば素早い相関と脆いパターンに依存している。 同様に、伝統的な強化学習エージェントは因果的理解を欠き、なぜアクションが結果をもたらすのかをモデル化せずに報酬を最適化する。 本稿では,因果関係を状態,行動,時間,摂動の動的関数として明示的にモデル化するフレームワークCausal Reflectionを紹介する。 さらに、予測結果と観測結果のミスマッチを識別し、因果仮説を生成し、エージェントの内部モデルを改訂する形式的リフレクション機構を定義する。 このアーキテクチャでは、LLMはブラックボックス推論としてではなく、形式的な因果出力を自然言語の説明や反事実に変換する構造化推論エンジンとして機能する。 我々の枠組みは、進化する環境における因果的理解を適応し、自己修正し、伝達できる因果的反射エージェントの理論的基礎を定めている。

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