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信息因果性被引入作为约束非局域关联集合的物理原理。在近期工作中，该团队提出了信息因果性的扩展形式，允许Alice的输入之间存在关联。这一扩展原理比原始表述产生了更严格的约束，并在特定贝尔场景中恢复了部分量子边界。在本工作中，研究人员进一步研究了扩展信息因果性的含义，并将其应用于二元输入和输出之外的场景。该团队推导出一族量子贝尔不等式，强化了先前对量子关联的约束。利用这些不等式，该工作获得了Collins-Gisin贝尔不等式族的改进解析界。研究人员还将信息因果性应用于纠缠辅助随机存取码，并推导出新的与理论无关的获胜概率解析界。对于后一项任务，该团队证明，尽管扩展原理在一般情况下更强，但它并未改进从原始信息因果性原理获得的界。这表明对于这类随机存取码，现有的信息因果性界是最优的。