Unverified50% confidencePredictionExact time
对于中小规模数据集，基于预训练的表格基础模型有望以极低调参成本达到甚至超越精心调优的树模型效果
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50%
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Medium-term (~90 days)
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10/3/2026
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Valid until: 1/1/2027
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Verified微调通常只需原始训练成本的百分之一甚至更少，便能获得接近专用模型的领域表现80% similarUnverified面对新领域任务，应优先尝试开箱即用的开源模型跑基线，往往能以极低成本获得可用结果，很可能不需要训练自己的模型78% similarUnverified低退化率是衡量基础模型可训练性的重要指标，对需要大量定制LoRA并混合叠加使用的专业工作流尤为关键75% similarUnverified经过精炼的标注最终被用来微调轻量模型，部署时使用低成本轻量模型进行大规模提取，LLM仅在训练数据构造阶段介入一次75% similarUnverified在小数据集上应采用COCO等大规模数据集上预训练的DETR权重进行微调，而非从零训练75% similar
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