TabClustPFN 登顶 44 个真实数据集聚类基准：预训练取代逐数据集调参

人大、Rutgers、NUS 与 MBZUAI 的 NeurIPS 2026 论文提出 TabClustPFN，将针对具体数据集的聚类调参前移至预训练阶段。模型在 44 个真实表格数据集上，给定真实簇数时按中位 ARI 排名第一，自动估计簇数的变体并列第二。其由划分推理网络和基数推理网络组成，推理时权重固定，新表格无需逐数据集优化。