TabMosaic：无需按表训练的表格上下文扩散模型

Jayoung Kim、Sanghyun Hong 与 Noseong Park 在 arXiv 论文（arXiv:2610.15699）中提出 TabMosaic，一个统一的上下文扩散模型，可根据观测单元格为未见过、可能不完整的表格生成混合类型的目标单元格，无需针对单张表格训练。 作者将任务形式化为目标单元格集合的联合条件分布建模，并给出预训练目标对条件负对数似然及后验预测差异的上界。基于论文摘要报告的结果：在48个真实表格上，TabMosaic 对20种基线在所有评估的生成任务中排名第一。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。