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TabICLv2
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研究人员将大型AI模型蒸馏为更快的CPU就绪梯度提升树
研究人员开发了一种方法，可以将大型表格基础模型（TFMs）蒸馏成更小、更快的梯度提升树模型，这些模型可以在CPU上运行。该技术解决了TFMs的延迟问题，因为它们对于欺诈评分等实时应用来说速度太慢。通过使用分层离群教师标签来防止标签泄露，蒸馏后的模型达到了接近原始TFMs的性能，但推理时间却大大缩短。
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New adapter TFM-Retouche improves tabular foundation models without fine-tuning
Researchers have developed TFM-Retouche, a novel adapter designed to enhance tabular foundation models (TFMs) without requiring computationally expensive full fine-tuning. This lightweight, architecture-agnostic adapter…