Mamba 모델의 Granger 인과성 회복 주장, 재현 벤치마크에서 기각 — 단순 선형 모델과 Lasso에 밀려

Mamba state-space 모델이 next-step prediction만으로 Granger 인과 구조를 회복한다는 주장을 검증한 결과, 방법 자체의 우위는 확인되지 않았습니다. 단순 선형 bottleneck이나 tuned Lasso가 동등하거나 더 나은 성능을 보였고, 개입 데이터의 이점도 표본 크기 혼동 변수로 드러났습니다. 저자는 재현 가능한 falsification benchmark를 핵심 기여로 제시합니다.

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