seq2cause：单一自回归骨干统一四类因果发现
原文标题：seq2cause: One Autoregressive Backbone, Four Causal Discovery Tasks in Event Sequences
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论文提出Seq2Cause框架，将预训练自回归模型改造为摊销条件独立性检验引擎，无需任务特定重训练即可覆盖事件到事件、事件到结果、单序列与群体四类因果发现场景。作者建立预测-因果对偶性，证明交叉熵改进可同步收紧因果识别误差界。在车辆诊断日志（2.9万事件类型、474种故障结果）上首次实现单冻结骨干的全场景规模化。
- 问题
- 现有方法只能覆盖四类因果发现场景中的一类，且难扩展到大词表。
- 方法
- 把预训练自回归模型改造成摊销条件独立性检验引擎，建立预测-因果对偶性。
- 结果
- 在 8000 词表非线性 SCM 与 2.9 万事件类型的车辆诊断日志上首次全场景覆盖。
- 影响
- 单一冻结骨干即可做多类因果发现，省去任务特定重训练。
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