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English(EN) Xiaomi-TabLDM: A Tabular Foundation Model Technical Report

小米发布TabLDM，一个在合成数据上训练的表格基础模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出Xiaomi-TabLDM，一个用于分类和回归任务的新型表格基础模型。该模型通过上下文学习实现高预测精度，无需针对特定任务进行微调。它在从结构因果模型生成的合成数据上进行了预训练，能够实现高效的容量扩展和灵活的上下文利用。Xiaomi-TabLDM在各种基准测试中表现强劲，在OpenML-CTR23上排名第一，并显示出性能和计算成本之间的有利权衡。 AI

影响 该模型对合成数据和高效扩展的关注可能会加速表格数据基础模型的发展和部署。

排序理由 该集群描述了一份技术报告，详细介绍了一个新的表格基础模型，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · TabLDM Team, Penghui Wang, Wei Liu, Hong Wang, Chengyue Huang, Yuxi Sun, Zirui Wang, Hongming Huang, Quan Wang, Chunxiao Liu, Erli Meng, Bin Wang ·

    Xiaomi-TabLDM：表格基础模型技术报告

    arXiv:2609.03880v1 Announce Type: new Abstract: We introduce Xiaomi-TabLDM, a tabular large data foundation model for classification and regression via in-context learning, which delivers superior prediction accuracy without requiring task-specific fine-tuning. Pretrained exclusi…

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