大佬動態
Xaira 的 X-Cell 模型：因果模型需要因果資料，虛擬細胞如何重塑藥物發現？
Xaira Therapeutics 的 Bo Wang 與 Ci Chu 在 Latent Space 節目中，深入探討了他們開發的 X-Cell 虛擬細胞模型及其背後的 X-Atlas/Pisces 資料集。他們強調，要建立真正有用的因果模型，必須先從產生高品質的因果資料開始。
因果模型
速報
AI 編碼代理人如何改寫 Pull Request 及其對程式碼審查的衝擊
研究發現 AI 編碼代理人產出的 Pull Request 在 GitHub 上被審查較少、合併更快、討論也較少；但不同分析方式會使趨勢相反，顯示表面變化不等於原因。研究者從大量技術部落格與 Reddit 討論中抽樣，建構因果模型，指出程式碼審查是 AI 影響軟體的關鍵控制點，最終效果仍由團隊專業與審查流程決定。
速報
大型時間序列預測模型的正規化策略對效能影響重大
大型時間序列預測模型近年成為處理多元訊號的熱門方法，通常採用因果自迴歸架構，逐筆預測未來值。然而，實務資料常出現非平穩性，正規化成為緩解此問題的關鍵手段。傳統正規化在因果設定下可能洩漏未來資訊，近期提出因果正規化與僅使用初始觀測統計的做法，但其實際效益尚未明朗。