TabFM：400M 零样本表格基础模型及自进化流水线

2026 年 9 月 29 日，HuggingFace Daily Papers 收录两篇相关论文。第一篇提出 TabFM，一个 400M 参数的表格基础模型，将监督式表格预测建模为 in-context learning，单次前向传播即可产生校准的零样本预测，无需任务特定调参。第二篇提出 TabFM-Auto，将 TabFM 与语言模型智能体结合，通过迭代优化数据清洗、特征工程、上下文选择和后处理来降低 TabFM 的误差；在 TabArena 全部 51 个数据集上，五种不同智能体与语言模型配置的 TabFM-Auto 包揽前五名，最佳配置将 TabFM 的 Elo 从 1785 提升至 2013。两篇报道均来自同一来源的社区热门论文列表，未提供更多独立验证或后续进展。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

1. 9月29日 08:00 · 1 篇报道
   TabFM: A Zero-Shot Foundation Model for Tabular Data
   HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）：TabFM：400M 参数的零样本表格数据基础模型
2. 9月29日 08:00 · 1 篇报道
   TabFM-Auto: Self-Evolving Pipelines for Tabular Foundation M
   HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）：TabFM-Auto：为表格基础模型自进化数据流水线

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。