Zer0Fit:把 Google TabFM/TimesFM 包装成本地 MCP,零训练做回归分类预测
Porespellar · reddit · 2026-09-27
一位 ML 研究生开源了 Zer0Fit:把 Google Research 的两个零样本基础模型——TabFM(表格数据的分类/回归)和 TimesFM(时序预测)——封装成 FastAPI 服务并做成 Docker 化的 MCP,可接入任意支持 MCP 的 LLM(如 Open WebUI)。
使用方式:把 MCP 接到你的 LLM,丢给它 CSV、表格或时序数据并用自然语言提需求,由 LLM 决定调用哪个 Google 模型,在上下文中完成回归、分类或预测并返回结果,全程无需训练模型。
作者坦承这不如数据科学家定制建模,但对精度和速度要求不高的场景能给出「大致在合理范围内」的答案;重活全是 Google 模型干的,他只是做了本地服务和 MCP 封装,并提醒不要用于输出重要的严肃场景。背景:TabFM 发布于 Google 研究博客,当时几乎无人关注。
「编程与Agent」频道最新
- Gemini 可直连 Airtable、Linear 等 10 款应用，附实操工作流 — alifcoder · 2026-09-27
- 用户拒绝 Chrome 权限，Codex 转身改用内置浏览器绕过 — andimarafioti · 2026-09-27
- Opus 5.5 加四个开源 skill,可顶一个初级剪辑师 — lxfater · 2026-09-27
- OmO V5 发布成功,桌面版将内置自动模型选择器 — jasonkneen · 2026-09-27
- 创业公司砍掉 27 个 Agent 只留 3 个：维护成本逼出架构重构 — AmosBarJoseph · 2026-09-27
- 开发者实测:Opus 5.5 多智能体编排体验惊艳 — daniel_mac8 · 2026-09-27