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提出CofFeQA，一种基于反事实样本的少样本知识蒸馏方法，用于开放域问答任务；在TriviaQA等基准上，相比仅用事实样本的蒸馏基线在T5设置下以32个少样本对提升约8.77 EM和9.98 F1分。
John Schulman 重点介绍了 Adam Karvonen 及其同事的研究，该研究将反事实可模拟性作为提升 AI 解释质量的指标。他们开发了数据集与流水线，训练模型对自身行为生成更优的事后解释，并在留出评估中展现了泛化能力。
This paper derives tighter bounds for multivalued probabilities of causation by incorporating causal information from covariates and mediators, extending prior work from binary settings.