TabPFN 零训练对战调参版 XGBoost，14 张表全赢

TabPFN and TabICL vs. tuned XGBoost: the model that doesn't train won 14/14

作者用 Grinsztajn 基准里的 14 个数据集，让 TabPFN 和 TabICL 跟调过参的 XGBoost 比了一场。这两个模型不在目标表上做梯度训练，而是把训练行当上下文，一次前向传播直接出预测，结果 14 场全胜。优势在数据量到 32000 行时依然成立。推理延迟每行 0.6 到 6 秒，表越宽越慢。另外，引用最多的那个 TabPFN ...