Neue Studie: Multi-Agenten-LLMs revolutionieren kausale Forschung
Eine neue Übersicht aus dem arXiv (2509.00987v1) beleuchtet, wie große Sprachmodelle (LLMs) in Kombination mit Multi-Agenten-Architekturen die Grenzen der kausalen Analyse sprengen. Während LLMs bereits beeindruckende Leistungen in Logik und Textgenerierung zeigen, bleiben komplexe kausale Fragestellungen – etwa die Erkennung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen oder die Schätzung von Effekten – bislang herausfordernd. Typische Stolpersteine sind Halluzinationen, die Abhängigkeit von trügerischen Korrelationen und die Schwierigkeit, domänenspezifische oder personalisierte Kausalitäten zu erfassen.
