Berlim / Freiburg / NYC · NO LOCAL · Tempo integral · Múltiplas funções · priorlabs
Sobre esta função
Laboratórios anteriores | Berlim / Freiburg / Nova York | NO LOCAL | Tempo integral | Múltiplas funções | priorlabs.ai O aprendizado profundo transformou textos e imagens, mas quase sempre pulou tabelas, embora esteja por trás da maioria dos ensaios clínicos, modelos financeiros e experimentos científicos. A razão é estrutural: nenhuma sequência natural, nenhuma estrutura espacial, nenhum vocabulário compartilhado entre conjuntos de dados, portanto as arquiteturas e as leis de escala por trás dos LLMs não são transferidas. Estamos construindo a abordagem do modelo básico para dados tabulares. Começamos com TabPFN. v2 foi publicado na Nature e estabeleceu um novo estado da arte em
Perguntas frequentes
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