Wie revolutioniert ein Foundation Model tabellarische Daten in Sekunden, während klassische Methoden ein Wochenende brauchen?

Frank Hutter ist Professor für Machine Learning und CEO & Co-Gründer von Prior Labs, einem Freiburger KI-Startup, das Foundation Models für tabellarische Daten entwickelt. In Startup Insider Spotlight mit Jan Thomas erklärt Frank, wie TabPFN als weltweit erstes Enterprise-Scale-Foundation-Model 10 Millionen Datenzeilen verarbeitet – eine 1.000-fache Steigerung in unter einem Jahr. Prior Labs erschließt einen Trillion-Dollar-Markt für Tabular AI in Finanzen, Medizin und Industrie, der bisher von 20 Jahre alten Methoden dominiert wurde.

Über den Gast

Professor Frank Hutter ist einer der weltweit führenden Forscher im Bereich AutoML und Machine Learning. Er promovierte an der University of British Columbia, wurde 2017 zum Tenured Full Professor für Machine Learning an der Universität Freiburg ernannt und war von 2019 bis 2023 als Chief Expert AutoML bei Bosch tätig. Als weltweit meistzitiertester AutoML-Forscher hat er das Forschungsgebiet maßgeblich mitgeprägt und mit seinem Team 2025 über 20 Forschungsarbeiten bei führenden KI-Konferenzen wie NeurIPS, ICML und ICLR veröffentlicht.

Im September 2024 gründete Frank gemeinsam mit Noah Hollmann und Sauraj Gambhir Prior Labs, um Foundation Models für tabellarische Daten zu entwickeln. Das Unternehmen adressiert einen Trillion-Dollar-Markt, der bisher von veralteten Methoden dominiert wird. Mit TabPFN hat Prior Labs ein Modell geschaffen, das in einer Nature-Studie in über 96 Prozent der Fälle die Genauigkeit führender Modelle übertraf und dabei nur 50 Prozent der Datenmenge benötigte. Frank hat sich von der Universität Freiburg beurlauben lassen, um sich vollständig auf Prior Labs zu konzentrieren.

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Trillion-Dollar-Markt tabellarische Daten: Prior Labs macht, was OpenAI nicht kann - Frank Hutter

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