TabFM：4 亿参数表格基础模型零样本登顶 TabArena 51 项基准
rickasaurus · x · 2026-10-01
Google 研究者发布 TabFM 论文：一个 400M 参数的表格数据基础模型，把监督式表格预测转化为 in-context learning，全部用结构因果模型生成的合成表训练，一次前向传播即可输出校准的零样本预测，无需针对任务调参。
关键结果：
- 在 TabArena 全部 51 个数据集（38 分类 + 13 回归）上，零样本 TabFM 在默认表格基础模型中排名第一，超过调参后的 AutoML 流水线。
- TabFM+：冻结权重上加多视角特征扩展 + 事后校准进一步提升。
- TabFM-Auto：用 LLM agent 在冻结模型上做数据集特定的特征工程，作者称其中 LLM 找到的特征可在线查看。
转发者感叹：这东西本质就是"用一个编码 LLM 迭代"。论文同时开源了技术报告与交互页面。
所属事件:Google 发布 400M 参数表格基础模型 TabFM(2 条相关)→
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