Google、表形式データ向けゼロショット基盤モデル「TabFM」を発表
Googleは6月30日(現地時間)、表形式データに対応するゼロショット基盤モデル「TabFM」を発表しました。TabFMは、BigQuery MLに直接統合されており、表形式データの分類および回帰ワークフローを簡素化します。これにより、手動でのモデルトレーニング、ハイパーパラメータ調整、および複雑な特徴量エンジニアリングが不要となり、単一のフォワードパスで高品質な予測を生成します。
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Googleは6月30日(現地時間)、表形式データに対応するゼロショット基盤モデル「TabFM」を発表しました。TabFMは、BigQuery MLに直接統合されており、表形式データの分類および回帰ワークフローを簡素化します。これにより、手動でのモデルトレーニング、ハイパーパラメータ調整、および複雑な特徴量エンジニアリングが不要となり、単一のフォワードパスで高品質な予測を生成します。
arXiv cs.AIは2026年6月3日(現地時間)、時系列基盤モデル(TSFM)の推論精度向上を目指す新手法「GITCO (Gated Inference-Time Context Optimization)」に関する論文を公開した。このフレームワークは、モデルの重みを変更せず、入力コンテキスト内の有害なパッチを選択的に抑制し、予測品質の低下を防ぐ。TimesFM 2.5を用いた評価では、平均で1.95%のMASE(平均絶対スケール誤差)削減を達成したと報告されている。