أطلقت Nums AI نموذج Causilo، وهو نموذج أساسي مدرب مسبقاً للبيانات الجدوية مخصص للتصنيف والانحدار، يحقق أعلى درجة Elo بين النماذج الفردية على TabArena. يعتمد النموذج نهج التعلم في السياق حيث تُخزن صفوف التدريب كسياق بدلاً من تحديث الأوزان، وهو متاح بكود مرخص بموجب Apache-2.0 وأوزان مدربة مسبقاً على Hugging Face.

  • يتصدر Causilo تصنيفات TabArena بدرجة Elo إجمالية تبلغ 1794، متفوقاً على نماذج فردية مثل TabFM من Google وEXAONE Tabular من LG AI Research.
  • في ScoringBench، يحتل المرتبة الأولى حسب مقاييس CRPS وR² وRMSE عبر 101 مجموعة بيانات.
  • يستخدم الهيكل الانتباه المتقاطع للحفاظ على التكلفة الحسابية خطية بالنسبة لعدد الميزات، مع تجمع افتراضي مكون من 8 أعضاء يشاركون نفس الأوزان.
  • تضيف الإصدار 1.0.1 مخرجات الوسيط والتربيع للانحدار لمهام الانحدار.
  • في اختبارات السرعة على وحدة معالجة رسومات H100، كان Causilo الأسرع لكل من التدريب والاستنتاج، رغم أن TabPFN-3 استخدم ذاكرة أقل بشكل ملحوظ.

يمكن نشر النموذج لأغراض البحث والتقييم على CUDA أو المعالج المركزي، بينما يتطلب الاستخدام التجاري ترخيصاً منفصلاً من Nums AI.