<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>表格基础模型 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 表格基础模型 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LimiX-2: A Contextual Mechanism Network Towards General Structured-Data Intelligence 精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-18-limix2-paper-reading/</link><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-18-limix2-paper-reading/</guid><description>Stable AI 与清华大学联合发布 LimiX-2，用「上下文机制网络（CMN）」范式重新定义表格基础模型：预训练目标从 PFN 的『预测指定标签列』改为 CCMM 的『对任意掩码列做联合分布建模』，让每个样本内所有列都成为监督源。在 TabArena 上以 Elo 1935 领先第二名 TabFM+ 117 分、参数量却只有对方四分之一，还意外获得了因果骨架恢复能力。本精读拆解其『从预测标签到建模机制』的范式转移、SCM 合成数据引擎设计，以及这一思路对结构化数据智能的普适意义。</description></item></channel></rss>