NVIDIA 开源 Kumo Tabular 表格基础模型，单次前向预测新行
NVIDIA 发布 Kumo Tabular 系列表格基础模型（TFM），用于分类和回归任务。模型以带标签的行作为上下文，单次前向传播即可预测新行，无需训练、调参和特征工程。提供 Small、Medium、Large 三个版本，参数量约 28M 至 215M，通过 NVIDIA 开源的 structured-data-models（SDM）库运行。权重采用 OpenMDW-1.1 许可，允许商用；SDM 代码为 Apache-2.0，需 Python 3.11+ 和 PyTorch 2.7+，示例面向 CUDA G…
推荐理由权重可商用，28M 小模型就能免训练做表格分类回归，替代部分 XGBoost 流程