NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型，无需训练即可预测

NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测，无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。模型在推理时最多读取 1 万个历史样本作为上下文，一次前向传播输出流失、需求或欺诈等结果。在 RelBench V1、V2、SAP SALT 和 4DBInfer 共 15 个数据库的 41 个任务上，它超过监督式关系深度学习和专家特征工程的梯度提升树流水线；在 SAP SALT 上平均倒数排名（MRR）比 AutoGluon 集成高 8%，微调后领先扩大到 16%。模型可扩展到 500B+ 行数据库，通过 NVIDIA 开源 structured-data-models 库或 NVIDIA NIM 使用，代码采用 Apache 2.0 许可，权重采用 OpenMDW 1.1 许可。