预注册训练曲线预测：TabPFN 14 个后续检查点全部命中
ZimingLiu11 · x · 2026-10-31
KAN 作者 Ziming Liu 团队公开其在 Marin Hero Run（Stanford Marin）训练上的预测验证结果：
- 8 月 28 日预注册预测：团队提前冻结了 Paloma macro loss 的训练曲线预测，后续实际训练点全部落在预测范围内，预测依然准确。
- 方法亮点：预训练好的表格基础模型 TabPFN 无需额外训练即可作为 meta 模型预测 scaling 曲线，性能超过 NCPL，且能泛化到 OOD 场景。
- 数据（见 Figure 7）：在 14 个后续 checkpoint 上，TabPFN(L+P) 组合的 MAE 仅 0.0216，90% 区间覆盖率 14/14；而 Marin 官方 scaling law 虽 MAE 0.0576，但不提供不确定性区间。
所属事件:TabPFN 预注册训练曲线预测获验证，零样本超越微调 LLM(2 条相关)→
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