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NVIDIA、表データ特化の基盤モデル「Kumo Tabular」を公開 — 学習不要で分類・回帰を予測
NVIDIAが表データ向けオープンファウンデーションモデルKumo TabularをHugging Faceで公開。学習・調整・特徴量エンジニアリングなしに分類と回帰を予測し、TabArena、BeyondArena、TALENT、ScoringBenchで1位を報告。3サイズ、合成データ事前学習、OpenMDW-1.1ライセンス、制約を一次情報に基づき整理する。
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「オープンモデル」に関するAIニュースと解説記事の一覧です。
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NVIDIAが表データ向けオープンファウンデーションモデルKumo TabularをHugging Faceで公開。学習・調整・特徴量エンジニアリングなしに分類と回帰を予測し、TabArena、BeyondArena、TALENT、ScoringBenchで1位を報告。3サイズ、合成データ事前学習、OpenMDW-1.1ライセンス、制約を一次情報に基づき整理する。
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IBMが時系列予測の基盤モデルGranite PatchTST-FM-r2を公開。GIFT-EvalでCRPS 0.467・MASE 0.6846、商用利用可ライセンスでは首位。conformer化などの設計変更と学習データの透明性を一次情報で整理。
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AlibabaのQwenチームと華中科技大学が公開した自動運転向け視覚言語基盤モデルQwen-Drive-1.0を一次情報(GitHub・Hugging Face・技術レポート)に基づき整理。BEV知覚ヘッドと計画エキスパートの構成、NAVSIM・Waymo・NVIDIA PhysicalAIでの計画性能、運転VQAと汎用VQAの評価値を扱う。
BUSINESS / 05
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