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Acerca de este rol
Laboratorios anteriores | Berlín / Friburgo / Nueva York | EN EL SITIO | Tiempo completo | Múltiples funciones | priorlabs.ai El aprendizaje profundo transformó textos e imágenes, pero en su mayoría omitió tablas, a pesar de que están detrás de la mayoría de los ensayos clínicos, modelos financieros y experimentos científicos. La razón es estructural: no hay secuencia natural, no hay estructura espacial, no hay vocabulario compartido entre conjuntos de datos, por lo que las arquitecturas y las leyes de escala detrás de los LLM no se transfieren. Estamos construyendo el enfoque del modelo básico para datos tabulares. Empezamos con TabPFN. v2 se publicó en Nature y estableció un nuevo estado del arte en
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