Prior Labs выпустила табличную модель TabPFN-3.5 с 220 млн параметров
Prior Labs представила TabPFN-3.5 — табличную фундаментальную модель, которая предсказывает за один прямой проход без обучения на датасете. Она набрала 0,375 log loss в соревновании Otto 2015 года, обойдя победный результат 0,382, и заняла первое место на 7 бенчмарках. Открытые веса доступны только для исследований, для продакшена нужна API или коммерческая лицензия.