6月28日下午，之江实验室研究专家刘扶芮应DMIR实验室蔡瑞初教授的邀请，通过线上形式为实验室师生作题为“因果启发的机器决策技术”的学术讲座。
在本次报告中，刘扶芮老师首先介绍了因果启发的机器决策技术的总体机制，包括三步：建模环境，反事实推理和决策判定；
接着，刘扶芮老师以一些经典模型为例，对这三个步骤进行了更加具体的解释；
最后，
刘扶芮老师介绍了因果解耦表征学习的工作，以及基于因果建模的强化学习技术，进一步探究了该技术在可解释性和泛化性方面的潜力
。
图2 | Model-based RL介绍
图3 | Causal World Models介绍
整个报告内容充实，学术气氛浓郁。与会的实验室师生们积极参与，并与刘扶芮老师展开了深入的互动和探讨，与会人员表示受益匪浅。
图4 | 实验室师生踊跃参与讨论
CaMal (Causal Modeling and Machine Learning) 是DMIR实验室发起的国际因果关系与机器学习研讨会以及系列学术活动的简称。CaMal系列活动秉持学术至上、形式自由的原则，邀请国内外相关领域的一线学者展开交流合作，致力于推动因果关系、机器学习及相关领域的研究与探讨。
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