TabFM：面向表格数据的零样本基础模型

TabFM 是 400M 参数的表格基础模型，将监督式表格预测建模为上下文学习，单次前向传播即可给出校准后的零样本预测，无需任务特定调优。它完全用结构因果模型生成的合成表格训练，在 TabArena 全部 51 个基准数据集（38 个分类、13 个回归）上零样本表现排名默认表格基础模型第一，并优于调优的 AutoML 流程。