《因果科学周刊》第3期：因果助力 Stable Learning

为了帮助大家更好地了解因果科学的最新科研进展和资讯，我们因果科学社区团队本周整理了第3期《因果科学周刊》，从 Causality, Causal Inference, Causal AI 三个维度鸟瞰，推送近期因果科学值得关注的论文和资讯信息， 同时我们也将向大家介绍社区正在推进的活动——因果科学与Casual AI读书会第7期中的主要报告内容、观点。

本期作者：沈哲言 龚鹤扬 陈晗曦  袁蕾  陈天豪 禹含 徐培 刘家硕  杨二茶

因果科学社区简介：它是由智源社区、集智俱乐部共同推动，面向因果科学领域的垂直型学术讨论社区，目的是促进因果科学专业人士和兴趣爱好者们的交流和合作，推进因果科学学术、产业生态的建设和落地，孕育新一代因果科学领域的学术专家和产业创新者。

因果科学社区欢迎您加入！

因果科学社区愿景：回答因果问题是各个领域迫切的需求，当前许多不同领域（例如 AI 和统计学）都在使用因果推理，但是他们所使用的语言和模型各不相同，导致这些领域科学家之间沟通交流困难。因此我们希望构建一个社区，通过组织大量学术活动，使得科研人员能够掌握统计学的核心思想，熟练使用当前 AI 各种技术（例如 Pytorch/Pyro 搭建深度概率模型），促进各个领域的研究者交流和思维碰撞，从而让各个领域的因果推理有着共同的范式，甚至是共同的工程实践标准，推动刚刚成型的因果科学快速向前发展。具备因果推理能力的人类紧密协作创造了强大的文明，我们希望在未来社会中，因果推理融入到每个学科，尤其是紧密结合和提升 AI ，期待无数具备攀登因果之梯能力的 Agents (Causal AI) 和人类一起协作，共建下一代的人类文明！

如果您有适当的数学基础和人工智能研究经验，既有科学家的好奇心也有工程师思维，希望参与到”因果革命“中，教会机器因果思维，为因果科学作出贡献，请加入我们微信群：扫描下面社区小助手二维码加入（请备注“因果科学”）????

本期周报中的论文推荐，将以稳定学习（Stable Learning）为主题，我们按照：基于结构因果模型的方法（Structural causal model based methods）、基于分布鲁棒优化的方法（Distributionally robust optimization based methods）、基于样本加权的方法（Sample re-weighting based methods）这三个类别向大家推荐八篇论文。

1.论文推荐

这八篇论文的核心主题是如何用因果帮助构建稳健的机器学习预测模型，属于因果机器学习的范畴。

1.1 基于结构因果模型的方法

Peters, J., Bühlmann, P., & Meinsha