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该论文提出贝叶斯上下文实验者(Bayesian in-context experimenters),通过训练Transformer模仿贝叶斯后验Neyman教师策略,实现自适应平均处理效应(ATE)估计,并采用混合专家Transformer处理未知平滑性,理论证明可通过监督预训练学习该策略。