Kumo公司推出了KumoRFM-2，这是一个专为企业关系数据设计的基础模型，能够直接处理结构化数据，无需特征工程或模型训练。该模型在多个基准测试中优于传统监督学习模型，支持自然语言查询，适用于大规模数据集，提升了预测准确性，并能应对噪声和缺失数据。

Kumo是一家旧金山初创公司，推出了Relational Graph Transformers模型，旨在提升结构化和半结构化数据的可发现性。该模型能快速识别数据模式，节省数据科学家的时间，无需复杂的语义上下文，直接在数据仓库中分析数据，帮助企业更有效地利用数据资源。