LimiX-2 发布:机制网络新范式登顶 TabArena 表格基准
stable-ai · hf · 2026-09-17
stable-ai 发布 LimiX 家族新模型 LimiX-2,定位通用结构化数据智能:
- 架构:采用 Contextual Mechanism Networks(CMN)范式,把上下文学习的组织原则从以目标为中心的预测 p(y|x,D) 转向机制导向的联合建模 p(x,y|D);预训练用 Context-Conditional Masked Modeling(CCMM)。
- 训练数据:用结构因果模型(SCM)生成的合成数据集,覆盖多样图结构、函数机制与观测过程,并按此前提出的 scaling laws 做模型与数据扩展。
- 成绩:在 TabArena、TALENT、BCCO 三个基准上超越现有 dataset-specific 模型和表格基础模型。
- 因果能力:CMN 范式带来因果感知——特征注意力能编码直接因果关系,可准确恢复因果骨架。
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