20260518-morning:新增内容

concepts/composable-base-model-architecture.md

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+title: "Composable Base Model Architecture"
+created: 2026-05-15
+updated: 2026-05-15
+type: concept
+tags: [machine-learning, architecture, modular-design]
+sources: [raw/papers/zeng-neurida-2025.md]
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+
+# Composable Base Model Architecture
+
+**可组合基础模型架构**是 NeurIDA 实现 [[dynamic-in-database-modeling|动态建模]] 的架构基础。
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+## 构成
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+```
+基础模型池 M = {m₁, m₂, ..., mₖ}
+    + 
+共享模型组件
+    ├── 统一元组编码器（Unified Tuple Encoder）
+    ├── 关系感知消息传递模块（Relation-Aware Message Passing）
+    └── 上下文感知融合模块（Context-Aware Fusion）
+```
+
+## 基础模型池
+
+涵盖四类异构模型：
+- **Traditional ML**：RF, CatBoost, LightGBM, Logistic Regression
+- **Tuple Representation Models (TRM)**：FT-Transformer, ARM-Net, TabM, ResNet, DNN, DeepFM
+- **Tabular Foundation Models**：TabPFN, TabICL
+- **Large Tabular Models (LTM)**：TP-BERTa, Nomic, BGE
+
+## 设计原则
+
+1. **异构性**：不同架构的模型互补，适应不同数据分布
+2. **可组合性**：共享组件的接口统一，可任意与基础模型组合
+3. **查询条件化**：[[conditional-model-dispatcher|Dispatcher]] 根据任务选择合适的 m*，DIME 按需装配
+
+## 来源
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+- [[zeng-neurida-2025|NeurIDA 论文]]