[논문리뷰] Causal Foundation Models본 논문은 전통적인 인과 추론 파이프라인의 낮은 효율성과 확장성 문제를 해결하기 위해 Causal Foundation Models (CFMs)를 제안한다. 기존의 인과 추론 기법은 새로운 문제마다 인과 메커니즘을 설계하고, 적절한 추정기를 선택하며, 하이퍼파라미터를 튜닝하는 반복적인 과정을 거쳐야 한다 .#Review#Causal Foundation Models#Causal Inference#In-context Learning#Data-generating Processes#Potential Outcomes#Structural Causal Models2026년 9월 7일댓글 수 로딩 중