Nums AI telah merilis Causilo, sebuah model fondasi tabel pra-latih untuk klasifikasi dan regresi yang mencapai skor Elo tertinggi di antara model-model tunggal pada TabArena. Model ini menggunakan pendekatan pembelajaran dalam konteks di mana baris pelatihan disimpan sebagai konteks daripada memperbarui bobot, dan tersedia dengan kode Apache-2.0 serta bobot pra-latih di Hugging Face.

  • Causilo memimpin TabArena dengan Elo keseluruhan 1794, mengungguli model tunggal seperti TabFM dari Google dan EXAONE Tabular dari LG AI Research.
  • Pada ScoringBench, ia menduduki peringkat pertama berdasarkan CRPS, R², dan RMSE di seluruh 101 dataset.
  • Arsitekturnya menggunakan cross-attention untuk menjaga biaya komputasi tetap linear terhadap jumlah fitur, dengan ensemble default yang terdiri dari 8 anggota yang berbagi bobot.
  • Versi 1.0.1 menambahkan output median dan kuantil untuk tugas regresi.
  • Dalam uji kecepatan pada GPU H100, Causilo adalah yang tercepat untuk proses fitting maupun prediksi, meskipun TabPFN-3 menggunakan memori secara signifikan lebih sedikit.

Model ini dapat diimplementasikan untuk penelitian dan evaluasi pada CUDA atau CPU, sementara penggunaan komersial memerlukan lisensi terpisah dari Nums AI.