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CausalArena Leaderboard

新上架第 1 版 · 更新于

概览

CausalArena 因果发现基准的静态仪表板,包含排行榜、真实数据检查、案例视图、已发布图的画廊,以及提交结果的指南。

CausalArena Leaderboard 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip,用来安装提供 hf 命令的 huggingface_hub 包
  • 一个网页浏览器
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 117 个文件
用在
  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows,在浏览器里打开下载好的 index.html
  • macOS,同样下载文件
  • Linux,同样下载文件
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download LAMDA-Tabular/CausalArena-leaderboard --repo-type space --local-dir CausalArena-leaderboard
cd CausalArena-leaderboard

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

CausalArena Leaderboard 是 CausalArena 公开发布版的静态仪表板,CausalArena 是一个因果发现基准。它汇集了主排行榜、真实数据检查、规模和运行时间视图、分类汇总、案例查看,以及一个已发布图的画廊。你在浏览器里打开它,什么都不用安装。

适合谁

研究因果发现、想比较各种方法的研究人员,以及想加入自己的结果或新的因果模型的贡献者,都适合用它。

IndustryWho uses itHow they use itExample
研究因果发现研究人员在主排行榜上比较各种方法打开排行榜页面,读排名
数据科学从业者检查各种方法在真实数据上表现如何阅读真实数据检查
教育学生浏览已发布的因果图打开 SCM Gallery 页面
基准贡献者方法作者提交结果或提出新的因果模型按 Submit 页面的步骤操作

不研究因果发现的人可以跳过。

用在哪里

它可以在这些地方运行。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows,在浏览器里打开下载好的 index.html
  • macOS,同样下载文件
  • Linux,同样下载文件
Use caseWhoWhat they get back
比较各种方法研究人员主排行榜,以及规模和运行时间视图
查看案例研究人员Semantic 和 Formula 案例视图
浏览已发布的图学生和研究人员SCM Gallery 页面里的接地图

如何设置

在线使用这个 Space 只需要浏览器。把它的文件放到你自己的电脑上,需要下面这些。

  • Python 和 pip,用来安装提供 hf 命令的 huggingface_hub 包
  • 一个网页浏览器
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 117 个文件
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 用网页浏览器打开 index.html 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download LAMDA-Tabular/CausalArena-leaderboard --repo-type space --local-dir CausalArena-leaderboard
cd CausalArena-leaderboard

如何使用

打开页面,在各个视图之间切换。下表列出了各部分展示的内容。要做贡献,请阅读 Submit 页面。

ToolWhat it does
主排行榜在基准上给各种方法排名
真实数据检查显示各种方法在真实数据上的表现
规模和运行时间视图显示结果如何随规模变化,以及运行要多久
分类汇总按类别归并结果
案例查看让你查看 Semantic 和 Formula 案例
SCM Gallery让你浏览已发布的接地图
Submit 页面说明经过审核的贡献步骤

示例

一位有新因果发现方法的研究人员阅读 Submit 页面。他们从配套的数据集仓库下载结果模板,在自己的机器上验证包,再通过配套的 GitHub 仓库提交。维护者检查后刷新仪表板。

新手与专家

因果发现是指根据数据弄清楚什么引起了什么。第一件可以试的小事,是先看主排行榜,再去 SCM Gallery 看示例图。

这个页面是静态的,所以不会按请求计算,结果只有在维护者更新时才会出现。贡献路径是经过审核的,提交前要在本地验证包。它的引用把它定位为基础模型时代的因果结构学习基准。

  1. 你下载结果或 SCM 模板
  2. 你在本地验证包
  3. 你通过配套的 GitHub 仓库提交
  4. 维护者刷新静态仪表板

注意事项

提交不在页面本身进行,仪表板只有在维护者验证之后才会更新。

  • License: cc-by-4
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 页面自己的文件,没有提到账号或服务
  • Citation: README 要求你在使用 CausalArena 时引用它的论文
  • Not for: 直接在页面里提交,因为提交要通过配套的 GitHub 仓库

README 和文件

README

CausalArena Leaderboard

CausalArena 因果发现基准的静态仪表板,包含排行榜、真实数据检查、案例视图、已发布图的画廊,以及提交结果的指南。

由 LAMDA-Tabular 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:CausalArena Leaderboard 是 CausalArena 公开发布版的静态仪表板,CausalArena 是一个因果发现基准。它汇集了主排行榜、真实数据检查、规模和运行时间视图、分类汇总、案例查看,以及一个已发布图的画廊。你在浏览器里打开它,什么都不用安装。

适合谁:研究因果发现、想比较各种方法的研究人员,以及想加入自己的结果或新的因果模型的贡献者,都适合用它。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 因果发现研究人员 | 在主排行榜上比较各种方法 | 打开排行榜页面,读排名
数据科学 | 从业者 | 检查各种方法在真实数据上表现如何 | 阅读真实数据检查
教育 | 学生 | 浏览已发布的因果图 | 打开 SCM Gallery 页面
基准贡献者 | 方法作者 | 提交结果或提出新的因果模型 | 按 Submit 页面的步骤操作

不研究因果发现的人可以跳过。

用在哪里:它可以在这些地方运行。

  • 网页浏览器,打开 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows,在浏览器里打开下载好的 index.html
  • macOS,同样下载文件
  • Linux,同样下载文件
Use case | Who | What they get back
比较各种方法 | 研究人员 | 主排行榜,以及规模和运行时间视图
查看案例 | 研究人员 | Semantic 和 Formula 案例视图
浏览已发布的图 | 学生和研究人员 | SCM Gallery 页面里的接地图

如何设置:在线使用这个 Space 只需要浏览器。把它的文件放到你自己的电脑上,需要下面这些。

  • Python 和 pip,用来安装提供 hf 命令的 huggingface_hub 包
  • 一个网页浏览器
  • 足够的磁盘空间,仓库里有 117 个文件
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 用网页浏览器打开 index.html 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download LAMDA-Tabular/CausalArena-leaderboard --repo-type space --local-dir CausalArena-leaderboard
cd CausalArena-leaderboard

如何使用:打开页面,在各个视图之间切换。下表列出了各部分展示的内容。要做贡献,请阅读 Submit 页面。

Tool | What it does
主排行榜 | 在基准上给各种方法排名
真实数据检查 | 显示各种方法在真实数据上的表现
规模和运行时间视图 | 显示结果如何随规模变化,以及运行要多久
分类汇总 | 按类别归并结果
案例查看 | 让你查看 Semantic 和 Formula 案例
SCM Gallery | 让你浏览已发布的接地图
Submit 页面 | 说明经过审核的贡献步骤

示例:一位有新因果发现方法的研究人员阅读 Submit 页面。他们从配套的数据集仓库下载结果模板,在自己的机器上验证包,再通过配套的 GitHub 仓库提交。维护者检查后刷新仪表板。

新手与专家:因果发现是指根据数据弄清楚什么引起了什么。第一件可以试的小事,是先看主排行榜,再去 SCM Gallery 看示例图。

这个页面是静态的,所以不会按请求计算,结果只有在维护者更新时才会出现。贡献路径是经过审核的,提交前要在本地验证包。它的引用把它定位为基础模型时代的因果结构学习基准。

你下载结果或 SCM 模板
你在本地验证包
你通过配套的 GitHub 仓库提交
维护者刷新静态仪表板

注意事项:提交不在页面本身进行,仪表板只有在维护者验证之后才会更新。

  • License: cc-by-4
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 页面自己的文件,没有提到账号或服务
  • Citation: README 要求你在使用 CausalArena 时引用它的论文
  • Not for: 直接在页面里提交,因为提交要通过配套的 GitHub 仓库

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:2
  • 构建方式:static
  • 许可证:cc-by-4.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/LAMDA-Tabular/CausalArena-leaderboard
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/LAMDA-Tabular/CausalArena-leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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产品点赞构建方式许可证最近更新
CausalArena Leaderboard 本页2staticcc-by-4.0
Arena Leaderboard共有 static5,039staticapache-2.0
Browser共有 static533staticcc0-1.0
Model Pulse共有 static214staticapache-2.0
MTEB-BR Leaderboard共有 static126staticapache-2.0
Hub Stats共有 static65staticapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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