开源项目 grassmoth 发布：LLM Agent 驱动的纵向数据贝叶斯因果推断工具
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开源项目 grassmoth 发布：LLM Agent 驱动的纵向数据贝叶斯因果推断工具
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AI 综述
GitHub 开源项目 grassmoth 发布，这是一个由 LLM Agent 驱动的端到端贝叶斯因果推断框架，面向纵向数据，目标是基于医疗记录、聊天记录等数字痕迹数据集辅助个体层面的最优决策。 系统采用连续-离散非线性状态空间模型，agent 通过 edit_question、edit_model、fit、simulate 等七个公开动作完成研究，兼容 codex 与 claude-code，用 jax 在 GPU 上做并行时间粒子平滑实现分钟级推断。其设计面向 Apple Health、Oura、23andMe、Google Takeout、ChatGPT/Claude 日志等可通过 DSAR 获取的数据集。
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最新进展10月25日 19:22
grassmoth：面向纵向数据端到端贝叶斯因果推断的 LLM harness报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- GitHub · 灵魂体仓库grassmoth：面向纵向数据端到端贝叶斯因果推断的 LLM harness
GitHub 开源项目 grassmoth 是一个面向纵向数据端到端贝叶斯因果推断的 LLM harness，目标是基于医疗记录、聊天记录等数字痕迹数据集辅助个体层面的最优决策。系统采用连续-离散非线性状态空间模型，由 agent 通过 edit_question、edit_model、fit、simulate 等七个公开动作完成研究，兼容 codex 与 claude-code，用 jax 在 GPU 上做并行时间粒子平滑实现分钟级精确推断。其设计面向 Apple Health、Oura、23andMe、Google Takeout、ChatGPT/Claude 日志等可通过 DSAR 获取的数据集。
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