稳准智能联清华发 LimiX-2：结构化数据基础模型 400M，三榜 Elo 登顶

9月15日，稳准智能联合清华大学崔鹏团队发布新一代结构化数据基础模型 LimiX-2。模型参数规模从上一代提升至 400M，在 TabArena、BCCO、TALENT 三个国际主流结构化数据 Benchmark 中，总体 Elo 分数分别达到 1935、1432 和 1506，均位居榜单第一，超过 Google、SAP、Amazon 等大厂同类模型。技术上沿三条路线推进：一是提出上下文机制网络 CMNs，把建模对象从指定目标变量转向全变量联合依赖，开辟「目标预测」走向「结构发现」的新范式；二是升级自动化合成数据生成引擎，预训练阶段自动生成线性、非线性、多变量交互、周期变化等不同分布数据；三是继续沿去年 11 月提出的「结构化数据基础模型遵循 Scaling Law」路线 Scaling 到 400M。

在因果发现方向，LimiX-2 在 Sachs、UF、Causal Chamber 等公开标准数据集上显著领先传统因果发现方法。技术报告与权重均已公开（arXiv 2609.17488）。

原文链接：量子位 / 官方技术报告