Prior Labs 发布 TabPFN-3.5，默认设置超越 Otto Kaggle 冠军方案
Prior Labs Releases TabPFN-3.5: A Tabular Foundation Model That Beats the Winning Otto Kaggle Solution With Default Settings
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AI 导读
Prior Labs 发布表格基础模型 TabPFN-3.5，单次前向即可在表格上预测，无需按数据集训练或调参。它在 7 个表格基准上报告第一，并在 Otto 竞赛私有榜得 0.375，优于 2015 年冠军方案的 0.382，在 RTX PRO 6000 GPU 上以默认设置处理原始数据约需一分钟。
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