TabPFN và TabICL đối đầu XGBoost đã fine-tune: mô hình không train vẫn thắng 14/14

TabPFN và TabICL khẳng định có thể dự đoán trên bảng dữ liệu mà không bao giờ train trên bảng đó, và vẫn đánh bại boosting đã fine-tune.