arXiv · cs.AI· Irene Cannistraci·· 18 天前AI 评分35
研究表明表格基础模型实际上是“浅层”的
Tabular Foundation Models Are Effectively Shallow
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Irene Cannistraci
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13253v1
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AI 导读
arXiv 一项研究提出闭式、无标签的仿射翻译器，可将表格基础模型（TFM）最多 96% 的 Transformer 块替换掉，揭示其严重过参数化。在 171 个分类数据集上评测八个前沿 TFM，替换一半的块最多仅损失中位 0.002 AUROC。移除深度最多省 1.5B 参数、GPU 推理提速 6 倍、中位仅损失 0.03 AUROC，单块 TabPFN-3 缓存查询快 2.4 倍、内存省 6 倍。
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