报告主题：迈向通用化数据智能 LimiX-2

报告日期：10月15日 10:30-11:30

报告要点：

LimiX-2是一个兼具领先预测性能、多任务推断与结构发现能力的结构化数据基础模型。无需针对下游任务更新参数，同一模型即可完成分类、回归与缺失值补全，并支持因果骨架恢复。在技术报告覆盖的 TabArena、TALENT和BCCO三大基准评测中，LimiX-2 均取得最高总体 Elo，超越所比较的表格基础模型与强AutoML 系统，展现出广泛的任务适应性与强大的真实数据泛化能力。

LimiX系列是上下文机制网络（Contextual Mechanism Networks，CMNs）：将建模重心从“给定特征、预测标签”转向上下文条件下的变量间依赖，使模型能够根据不同的已知条件推断不同的未知量。通过上下文条件掩码建模、单元格级表示与多样化合成数据预训练，LimiX-2 将跨变量推断确立为直接的学习目标，为预测、补全与结构发现提供统一的能力基础。

本报告将介绍这一范式的关键技术与代表性实验结果，分享模型扩展至约 4 亿参数过程中的性能提升与研究发现，探讨结构化数据基础模型如何从高精度目标预测走向通用数据推断与结构发现。


报告论文：

论文：https://arxiv.org/abs/2609.17488v1


报告嘉宾：

张兴璇博士是稳准智能联合创始人兼首席技术官。在此之前，他任职于清华大学计算机科学系助理研究员，同时也在该系取得博士学位。他的研究方向为结构化数据通用模型与可信人工智能，重点研究面向结构化数据的基础建模方法。他主导了LimiX系列结构化大数据模型的研发工作。他在ICLR、NeurIPS、ICML、WWW、CVPR、ICCV等顶级会议与期刊发表论文30余篇，引用量1万余次，并担任上述会议的审稿人与程序委员会委员。

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