GIST：用生成器状态监督表格基础模型

Zhangyang Peng等人提交预印本论文，提出面向表格基础模型（TFM）的监督方法 GIST：针对基于先验数据拟合网络的 TFM 预训练依赖采样硬标签、带来采样波动的问题，GIST 利用生成器中间状态，在条件标签分布上对查询损失取平均。 在匹配预训练设置下，GIST 在 TabArena 和 TALENT 上提升了三种架构的平均排名，且不改变架构与推理；在这些基准和架构上，GIST 在配对数据集级比较中胜出 62.1%。上述结果为论文报告，尚待进一步验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。