연구진이 LLM 오류와 편향을 줄이고 성능을 높이는 CauTion 프레임워크를 제안했어요. CauTion은 통계적 인과 추론 알고리즘 집합과 LLM 지식을 결합하여 합의 필터링과 신뢰성 추정 기법을 사용해요. 실험 결과 CauTion은 기존 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 그래프 크기가 클수록 효과가 컸어요. 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요.