CausalARC: Abstract Reasoning with Causal World Models

📄 arXiv: 2509.03636v2 📥 PDF

作者: Jacqueline Maasch, John Kalantari, Kia Khezeli

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-03 (更新: 2025-11-01)

备注: Peer-reviewed workshop paper

期刊: 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Bridging Language, Agent, and World Models (LAW)

💡 一句话要点

提出CausalARC，用于在低数据和分布偏移下进行因果抽象推理的实验平台。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 因果推理 抽象推理 结构因果模型 低数据学习 分布偏移 语言模型 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有推理方法在数据有限和分布偏移的情况下，难以适应新的问题。
  2. CausalARC利用结构因果模型生成推理任务，并提供观察、干预和反事实数据增强。
  3. 实验表明，语言模型在CausalARC上的表现差异大，有很大的提升空间。

📝 摘要（中文）

本文介绍CausalARC，一个用于在低数据和分布偏移情况下进行AI推理的实验平台，其灵感来源于抽象和推理语料库(ARC)。每个CausalARC推理任务都从一个完全指定的因果世界模型中采样，该模型正式表达为一个结构因果模型。原则性的数据增强以少量样本、上下文学习演示的形式，提供关于世界模型的观察性、干预性和反事实反馈。作为一个概念验证，我们展示了CausalARC在四个语言模型评估设置中的应用：(1)带测试时训练的抽象推理，(2)带上下文学习的反事实推理，(3)程序合成，以及(4)带逻辑推理的因果发现。模型内部和模型之间的性能在不同任务中差异很大，表明语言模型推理方面仍有显著的改进空间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在低数据和分布偏移情况下，AI模型进行抽象推理的难题。现有方法在面对此类问题时，泛化能力不足，难以适应新的推理任务。ARC数据集虽然提供了一个抽象推理的基准，但缺乏对因果关系的明确建模，限制了模型对问题本质的理解。

核心思路：论文的核心思路是利用结构因果模型（SCM）来构建一个可控的、可解释的推理环境。通过SCM，可以精确地定义任务的因果关系，并生成观察性、干预性和反事实数据，从而帮助模型更好地理解问题的本质，提高泛化能力。

技术框架：CausalARC的整体框架包括以下几个主要组成部分：1) 结构因果模型（SCM）：定义了任务的因果关系，是生成推理任务的基础。2) 任务生成器：基于SCM生成具体的推理任务，每个任务都包含输入和输出。3) 数据增强模块：利用SCM生成观察性、干预性和反事实数据，为模型提供更丰富的学习信息。4) 评估模块：评估模型在不同任务上的推理性能。

关键创新：CausalARC的关键创新在于将因果推理的思想引入到抽象推理任务中。通过使用结构因果模型，可以显式地建模任务的因果关系，并利用因果干预和反事实推理来增强模型的理解能力。这与传统的基于模式匹配或统计学习的方法有本质的区别。

关键设计：论文中关于SCM的具体设计、数据增强策略以及评估指标是关键的技术细节。例如，SCM中变量的选择、因果关系的定义、干预操作的具体方式等都会影响到任务的难度和模型的性能。数据增强策略需要保证生成的数据既具有信息量，又不会引入噪声。评估指标需要能够准确地反映模型在不同方面的推理能力。

📊 实验亮点

论文通过四个实验验证了CausalARC的有效性，包括抽象推理、反事实推理、程序合成和因果发现。实验结果表明，不同的语言模型在CausalARC上的表现差异很大，这表明CausalARC可以有效地评估模型的推理能力，并为模型的改进提供指导。具体的性能数据和提升幅度在论文中有所体现，但此处未给出具体数值。

🎯 应用场景

CausalARC可以应用于评估和提升AI模型在低数据和分布偏移下的推理能力，例如在机器人控制、医疗诊断、金融预测等领域。通过CausalARC，可以更好地理解模型的推理过程，发现模型的不足之处，并针对性地进行改进，从而提高AI系统的可靠性和安全性。

📄 摘要（原文）

On-the-fly reasoning often requires adaptation to novel problems under limited data and distribution shift. This work introduces CausalARC: an experimental testbed for AI reasoning in low-data and out-of-distribution regimes, modeled after the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC). Each CausalARC reasoning task is sampled from a fully specified causal world model, formally expressed as a structural causal model. Principled data augmentations provide observational, interventional, and counterfactual feedback about the world model in the form of few-shot, in-context learning demonstrations. As a proof-of-concept, we illustrate the use of CausalARC for four language model evaluation settings: (1) abstract reasoning with test-time training, (2) counterfactual reasoning with in-context learning, (3) program synthesis, and (4) causal discovery with logical reasoning. Within- and between-model performance varied heavily across tasks, indicating room for significant improvement in language model reasoning.