Causilo
面向分类与回归的表格基础模型，提供 scikit-learn 接口
Causilo 是 Nums AI 发布的预训练表格基础模型，通过 scikit-learn 风格接口支持分类（最多 10 类）与回归任务，可接收 NumPy 数组或 pandas DataFrame，兼容类别特征与缺失值。模型采用上下文学习机制，fit 不更新权重，1.0.1 版支持中位数与分位数预测；在 TabArena 单模型 Elo 中排名第一。代码以 Apache-2.0 开源，权重仅限非商业研究，商用与托管 API 需另行授权
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2026-09-30
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工具功能
这个工具能做什么、适合谁用，以及目前已识别的核心能力。
工具简介
Causilo 是 Nums AI 发布的预训练表格基础模型，通过 scikit-learn 风格接口支持分类（最多 10 类）与回归任务，可接收 NumPy 数组或 pandas DataFrame，兼容类别特征与缺失值。模型采用上下文学习机制，fit 不更新权重，1.0.1 版支持中位数与分位数预测；在 TabArena 单模型 Elo 中排名第一。代码以 Apache-2.0 开源，权重仅限非商业研究，商用与托管 API 需另行授权
核心功能
价格信息
暂无可验证价格信息暂无足够准确的价格信息。
基础信息
- 更新频率
- 近 7 天 1 条收录动态
- 最近更新
- 2026-09-30
- 覆盖行业
更新日志
按时间记录功能更新、版本发布、新工具入库等重要变化。
- 2026-09-30版本发布
Causilo 发布 v1.0.3 维护版本：新增 Python 3.13 与 3.14 支持，现兼容 Python 3.10–3.14；CI 扩展至全部五个受支持 Python 版本并更新 README 安装要求。官方明确本次未改动任何推理逻辑或依赖约束，离线测试在 Python 3.10–3.14 + PyTorch 2.13.0 CPU 下通过（140 passed）。升级命令：pip install --upgrade causilo==1.0.3。
- 2026-09-17版本发布
Causilo 发布 v1.0.2：通过确定性纠错输出码（ECOC）支持超过 10 个类别的分类任务，打破此前最多 10 类限制；跨 ECOC 码行复用查询预处理并对序列化拟合状态中的共享训练数据去重；针对大输入内存溢出（OOM）改用分块列摘要重算；幂归一化溢出保留为 NaN 供下游插补。升级注意：已保存 estimator 需与 Causilo 及依赖版本匹配，从旧版升级须用 1.0.2 重新拟合。pip install --upgrade causilo==1.0.2。
- 2026-09-13新工具首发
Nums AI 发布表格基础模型 Causilo：支持分类与回归，提供 scikit-learn 接口，在 TabArena 单模型 Elo 中以 1792.9 分位列第一（超过 Google TabFM 与 LG EXAONE Tabular），1.0.1 版新增中位数与分位数预测；代码 Apache-2.0，权重仅限非商业研究。
Causilo 常见问题
关于 Causilo 的定位、核心功能、价格与最近更新。
Causilo 是什么？
Causilo 是 Nums AI 发布的预训练表格基础模型，通过 scikit-learn 风格接口支持分类（最多 10 类）与回归任务，可接收 NumPy 数组或 pandas DataFrame，兼容类别特征与缺失值。模型采用上下文学习机制，fit 不更新权重，1.0.1 版支持中位数与分位数预测；在 TabArena 单模型 Elo 中排名第一。代码以 Apache-2.0 开源，权重仅限非商业研究，商用与托管 API 需另行授权。
Causilo 有哪些核心功能？
Causilo 当前已核验的核心功能包括：表格数据预测。
Causilo 如何收费？
AI Equal 当前没有收录 Causilo 的可验证价格信息。
Causilo 最近有什么更新？
2026-09-30：Causilo 发布 v1.0.3 维护版本：新增 Python 3.13 与 3.14 支持，现兼容 Python 3.10–3.14；CI 扩展至全部五个受支持 Python 版本并更新 README 安装要求。官方明确本次未改动任何推理逻辑或依赖约束，离线测试在 Python 3.10–3.14 + PyTorch 2.13.0 CPU 下通过（140 passed）。升级命令：pip install --upgrade causilo==1.0.3。