**因果基础模型：无需微调的因果推断新范式**

_Causal Foundation Models_

> 这篇论文介绍了因果基础模型（CFMs）的概念，将基础模型范式引入因果推断领域。CFMs是预训练的神经网络，能够利用上下文学习在新数据集上直接估计平均处理效应等因果量，无需针对每个新问题构建定制化的因果推断流程或进行模型微调。论文提供了因果推断和机器学习的背景知识，并附带示例代码和Jupyter笔记本。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-09-08 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.03003)