从行为到来源：将表格基础模型归因到合成预训练数据
原文标题：From Behavior to Provenance: Attributing Tabular Foundation Models to Synthetic Pretraining Data
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论文提出用可控合成预训练让训练数据归因可实验验证，基于 O'PRIOR 生成带来源标注的表格任务测试床。实验显示移除归因最高的 5% 合成任务使 ROC-AUC 下降 0.013，远高于随机移除，但来源判别与干预忠实度并不总是一致。
- 问题
- 训练数据归因难以验证，因果训练影响通常不可观测。
- 方法
- 用O'PRIOR生成带来源标注的合成预训练任务，结合行为归因与反事实重训验证。
- 结果
- 移除归因最高5%合成任务使ROC-AUC降0.013，随机移除仅0.002±0.004。
- 影响
- 为表格基础模型的数据归因提供可实验验证的测试床，但来源判别与干预忠实度未必一致。
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