TabPFN y TabICL superan a XGBoost ajustado en 14 de 14 tablas
TabPFN and TabICL vs. tuned XGBoost: the model that doesn't train won 14/14
Un benchmark con 14 datasets del suite de Grinsztajn compara TabPFN y TabICL, modelos fundacionales tabulares que predicen sin entrenar, contra XGBoost ajustado con búsqueda de hiperparámetros. Los modelos fundacionales ganan en 14 de 14 tablas, con tiempos de predicción de hasta 6 segundos y sin ajuste. El resultado sugiere que la búsqueda de hiperparámetros podría dejar de ser obligatoria.
El modelo fundacional gana, y vale decir que un modelo mejor aquí no hace legítimo su uso: el debate de este dataset nunca fue sobre precisión.
- rdedev
Los modelos fundacionales tabulares son una de esas cosas en las que, cuando empiezas a investigarlas, no tiene sentido por qué funcionarían tan bien, pero lo hacen.
En el dominio de la predicción de propiedades de fármacos, los modelos fundacionales tabulares combinados con otro modelo fundacional para moléculas están bastante cerca de ser el estado del arte.
Por cierto, el artículo hace un uso intensivo de IA o está escrito de esa manera. Mucho dramatismo innecesario que resulta muy cansino.
- icfly2
Bonita prueba pequeña, pero tío, esta escritura de IA es un fastidio. Entiendo que quieras producir entradas de blog a montones, pero por favor no escribas en este estilo tan jadeante. Dile a tu LLM que está escribiendo un informe de laboratorio.
- bronlund
Esta bazofia de IA es agotadora.
Edición: Me han votado negativo, y lo más probable es que haya sido el propio instigador de la bazofia de IA. Imagínate estar tan orgulloso de tu bazofia que te lo tomas como algo personal cuando alguien la critica :D
Ahora tengo curiosidad por saber cuánto de su blog es exactamente así.
Edición 2: Todo, al parecer. O sea, ese artículo sobre Intern-Decision del 26 de septiembre de 2026. El autor lo instaló, arregló tres fallos, lo probó en 27.256 días de datos meteorológicos, y publicó el artículo ese mismo día en que se lanzó.
Y luego se las da de gruñón cuando alguien se lo señala :D
Edición 3: No me malinterpretéis. Estoy totalmente a favor de la IA, y yo también produzco mi buena ración de bazofia de IA, pero es casi exclusivamente para uso interno y no me imagino tratándola como contenido premium. Y si sintiera la necesidad de publicar algo de ello, me aseguraría de que estuviera claramente marcado como generado por IA.