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<big>“极数（LimiX）”是面向结构化数据的通用大模型（LDM），由清华大学崔鹏团队与稳准智能联合研发并于 2025 年 8 月开源，旨在弥补通用 LLM 在表格、时序等结构化数据上的短板，提供跨行业、跨任务的一体化能力。其通过因果启发的预训练与掩码重构机制，在完全使用因果合成数据训练的前提下，学得数据联合分布与因果依赖，可零训练即插即用地完成分类、回归、插补、生成、因果推断/发现等多任务，并在 600+ 数据集与多项工业实战中达到或超越专用 SOTA。模型采用双维注意力与先验特征库嵌入的 Transformer 架构，支持高效微调，已在运维与工艺优化等场景显著提升准确率与效率，成为泛工业智能化升级的通用底座。</big>
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=== 背景 ===