TabPFN

TabPFN 是一个面向表格数据的轻量级基础模型，专为小样本场景下的分类与回归任务设计。它基于预训练的 Transformer 架构，支持开箱即用的零样本/少样本推理，无需微调即可在新数据集上快速部署；内置模型自动下载、GPU 加速推理及 CPU 降级兼容能力，并提供本地运行与托管 API 两种使用方式。适用于金融风控、医疗诊断、工业质检等中小规模（<1000 样本）表格数据建模场景，尤其适合缺乏标注数据或需快速原型验证的业务需求。