論文の概要: InferenceEvolve: Towards Automated Causal Effect Estimators through Self-Evolving AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04274v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 21:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.020216
• Title: InferenceEvolve: Towards Automated Causal Effect Estimators through Self-Evolving AI
• Title（参考訳）: InferenceEvolve: 自己進化型AIによる因果推定の自動化を目指して
• Abstract要約: InferenceEvolveは、大きな言語モデルを使用して因果的方法を発見する進化的フレームワークである。 広く使用されているベンチマーク全体において、InferenceEvolveは確立されたベースラインを一貫して上回る推定値を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.175703335985426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Causal inference is central to scientific discovery, yet choosing appropriate methods remains challenging because of the complexity of both statistical methodology and real-world data. Inspired by the success of artificial intelligence in accelerating scientific discovery, we introduce InferenceEvolve, an evolutionary framework that uses large language models to discover and iteratively refine causal methods. Across widely used benchmarks, InferenceEvolve yields estimators that consistently outperform established baselines: against 58 human submissions in a recent community competition, our best evolved estimator lay on the Pareto frontier across two evaluation metrics. We also developed robust proxy objectives for settings without semi-synthetic outcomes, with competitive results. Analysis of the evolutionary trajectories shows that agents progressively discover sophisticated strategies tailored to unrevealed data-generating mechanisms. These findings suggest that language-model-guided evolution can optimize structured scientific programs such as causal inference, even when outcomes are only partially observed.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は科学的発見の中心であるが、統計的方法論と実世界のデータの複雑さのため、適切な方法を選択することは依然として困難である。 科学的な発見を加速する人工知能の成功に触発されて、我々はInferenceEvolveを紹介した。 InferenceEvolveは、広く使用されているベンチマークで、確立されたベースラインを一貫して上回り、最近のコミュニティコンペで58件の人間による提出に対して、最も進化した推定者は、2つの評価指標でParetoフロンティアに配置しました。 また、半合成結果のない設定のための堅牢なプロキシ目的も開発し、競争結果を得た。 進化軌道の分析は、エージェントが未発見のデータ生成機構に合わせた洗練された戦略を徐々に発見していることを示している。 これらの結果から, 言語モデル誘導進化は, 結果が部分的にしか観察されていない場合でも, 因果推論などの構造化された科学プログラムを最適化できることが示唆された。

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