Neuer Transformer-Ansatz entdeckt zeitliche Kausalität mit 12,8 % besserem F1‑Score
Eine neue Methode zur zeitlichen Kausalitätsfindung, die auf Transformer‑Modellen basiert, hat die Forschung vor ein bedeutendes Sprungbrett gebracht. Sie löst zwei zentrale Probleme: die Erfassung komplexer, nichtlinearer Abhängigkeiten zwischen Variablen und die Reduzierung von trügerischen Korrelationen.
