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官方一手arXiv: DeepSeek@Yurong Liu, Yeye He, Haoyu Dong, Junjie Xing, Shi Han, Dongmei Zhang, Surajit Chaudhuri
推荐理由：三个专精小模型组队填表格空值，比大模型还准，成本只要1%——这篇论文值得看。
缺失值预测
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7月23日
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Auto-Fill提出后训练三个专业小语言模型（SLM），分别专精世界知识、文本推理和代码推理，并通过校准集成机制动态选择最自信的专家或弃权。在11个基准数据集、2200个真实表格上的实验显示，Auto-Fill的准确率超过了o3-pro、Gemini 3 Pro和DeepSeek R1等前沿推理模型。其推理成本不到这些模型的1%。Auto-Fill已开源（GitHub）。