TabPFN-3.5 表格模型发布

Prior Labs 发布表格基础模型 TabPFN-3.5，该模型仅用合成数据预训练，却在默认设置下超越了 Otto Kaggle 竞赛的获胜方案。这显示出表格基础模型在结构化数据任务上的强劲泛化能力，对传统表格机器学习流程构成挑战。

论文发布旗舰表格基础模型TabPFN-3.5，在TabArena标准表格预测上刷新最优，并扩展至非独立同分布数据、含文本图像表格、高基数类别特征与宽表场景。同时推出快3倍的Fast变体、增强多模态的Plus版本，以及推理时计算扩展、快12倍的Thinking模式。