大型语言模型（LLM）的崛起为人工智能应用带来了革命性的变化，然而，它们在处理表格数据方面却存在着明显的不足。 浙江大学计算创新研究院的研究团队针对这一问题，推出了一款名为 TableGPT2的全新模型，它能够直接且高效地整合和处理表格数据，为商业智能(BI)和其他数据驱动型应用开辟了新的可能性。TableGPT2的核心创新在于其独特的表格编码器，该编码器专门设计用于捕获表格的结构信息和单元格内容信息，从而增强模型处理现实应用中常见的模糊查询、缺失列名和不规则表格的

["神经网络在处理异构列的表格数据时面临挑战。","提出将表格特征转化为低频表示的方法，以增强神经网络解析能力。","实验证明该方法显著提升了网络性能和计算效率。","研究为神经网络处理复杂表格数据提供了新的思路和方法。"]