PluRel: Synthetic Data unlocks Scaling Laws for Relational Foundation Models

Fuente: arXiv

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Auteurs principaux:	Kothapalli, Vignesh, Ranjan, Rishabh, Hudovernik, Valter, Dwivedi, Vijay Prakash, Hoffart, Johannes, Guestrin, Carlos, Leskovec, Jure
Format:	Preprint
Publié:	2026
Sujets:	Databases Artificial Intelligence Machine Learning
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2602.04029