arXiv Artificial Intelligence· Wenxin Chen, Kyra Gan, Mingyu Lu, Zilin Jing, Fei Wang, Hoifung Poon, Tristan Naumann, Peniel Argaw·· 2 小时前AI 评分31
PICLE-PFN：首个支持动态治疗策略的纵向因果效应估计基础模型
A Foundation Model for Policy In-Context Longitudinal Causal Effect Estimation
AI 导读
PICLE-PFN 是首个面向纵向因果效应估计、支持动态治疗策略的基础模型，通过上下文中的历史决策演示表示目标策略。模型在纵向结构因果模型生成的合成数据上预训练，给定新观测数据集与目标策略后单次前向传播即可直接预测条件平均潜在结果（CAPOs），无需任务特定训练或超参数调优。在合成与半合成纵向基准上，其 RMSE 与现有最优估计器相当，不确定性校准明显改善，部署运行时间仅为后者的一小部分。
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