看到这篇关于结构化对手建模（SOM）的论文，我第一反应是兴奋，毕竟在多智能体博弈中，准确预测对手行为一直是痛点。作者将对手建模与预测分离，并用结构因果模型（SCM）来构建模型，这个思路确实比现有的隐式推理方法更清晰。但从实践角度看，核心挑战在于SCM的因果图如何自动生成？论文提到是“采用SCM”，但没细说具体构建方法——是手工设计还是从数据中学习？如果是后者，在动态博弈中如何保证因果结构的稳定性和可迁移性？我个人经验是，大多数因果发现算法在高维交互数据上效果不稳定，容易过拟合到短期模式。另外，将模型构建与预测分离意味着需要额外的计算开销，这在实时场景下可能成为瓶颈。我很好奇作者在实验中是否对比了不同因果结构下的鲁棒性？以及，当对手策略发生突变时，SOM框架是否需要重新构建整个SCM？这会直接影响其在非平稳环境中的适应性。从行业视野看，如果SOM能解决因果建模的自动化问题，它可能推动LLM在自动驾驶、金融博弈等领域的应用，但当前阶段我更期待作者开源代码或提供更详细的因果图生成细节。