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论文提出 GIST（Generator-state-Informed Supervision for Tabular Foundation Models），利用生成器中间状态的条件标签分布替代硬标签监督，以降低表格基础模型预训练中的采样方差，在 TabArena 和 TALENT 基准上取得更好的平均排名。