نشرت NVIDIA نموذج Kumo Tabular على Hugging Face. ويتنبأ النموذج بتصنيفات الصفوف الجديدة مباشرةً انطلاقًا من جدول مُصنّف، من دون تدريب أو هندسة للميزات. ويتوفر بثلاثة أحجام: Small (نحو 28 مليون مُعلمة)، وMedium (نحو 71 مليونًا)، وLarge (نحو 215 مليونًا). ويتصدر قائمة TabArena بتقييم Elo يبلغ 1950، ويعمل أسرع بنحو 17٪ من النموذج الأفضل السابق LimiX‑2 عند اختباره على وحدة معالجة رسومات واحدة من طراز RTX 6000 Pro. كما تتصدر النماذج نفسها تصنيفات BeyondArena وTALENT وScoringBench.
لماذا يهم
يتيح للشركات استبدال مسارات العمل المخصصة للبيانات الجدولية بنموذج واحد مُدرّب مسبقًا، أكثر دقة وأسرع في التشغيل.
