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Composable Base Model Architecture	2026-05-15	2026-05-15	concept	machine-learning architecture modular-design	raw/papers/zeng-neurida-2025.md

Composable Base Model Architecture

可组合基础模型架构是 NeurIDA 实现 dynamic-in-database-modeling 的架构基础。

构成

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 根据任务选择合适的 m*，DIME 按需装配

来源

• zeng-neurida-2025