Công nghệ và ứng dụng của Prior Labs

TabPFN đã được công bố trên tạp chí Nature vào tháng 1/2025 và nhận được hơn 1.000 trích dẫn khoa học . Mô hình này có thể đạt độ chính xác ngang bằng một pipeline máy học được tinh chỉnh trong 4 giờ chỉ với một lượt dự đoán duy nhất kéo dài vài giây . Công nghệ này đã được triển khai trong thực tế ở nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi khắt khe:

• Bảo trì đường sắt — Một nghiên cứu điển hình cho thấy Prior Labs đã hợp tác với Hitachi để nâng cao khả năng bảo trì dự đoán trong lĩnh vực đường sắt .
• Dự báo tài chính — Prior Labs và TD Bank đã khám phá ứng dụng TabPFN cho dự báo tài chính ở quy mô doanh nghiệp .
• Chăm sóc sức khỏe và khoa học sự sống — Các ứng dụng nghiên cứu trải rộng từ chẩn đoán ung thư tuyến tụy, ung thư học, thần kinh học, đến tim mạch học ; một nghiên cứu với BostonGene đã sử dụng TabPFN để xác định hồ sơ hệ thống miễn dịch .
• Môi trường và năng lượng — Mô hình đã được ứng dụng để dự đoán rủi ro cháy rừng và dự báo tức thời năng lượng tái tạo .
• Vật liệu pin — Các ứng dụng của TabPFN-2.5 còn mở rộng sang dự báo môi trường như tảo nở hoa và rủi ro cháy rừng .

Mô hình mới nhất: TabPFN-3 với Chế độ Suy luận

TabPFN-3 được phát hành vào ngày 12/5/2026 . Mô hình hỗ trợ các tập dữ liệu lên tới 1 triệu hàng và 200 đặc trưng, với khả năng xử lý đặc trưng văn bản gốc trên API . API TabPFN-3-Plus (Suy luận - Thinking) giới thiệu khả năng mở rộng tính toán trong suy luận (test-time compute), nghĩa là dành nhiều thời gian hơn cho quá trình 'fitting' để đạt độ chính xác cao hơn đáng kể . Trên bảng xếp hạng TabArena, TabPFN-3-Plus (Suy luận) vượt qua tất cả các mô hình không phải TabPFN với hơn 200 điểm Elo, đồng thời đánh bại AutoGluon 1.5 extreme trong khi nhanh hơn gấp 10 lần . Bản thân TabPFN-3 vẫn được giữ mã nguồn mở .

Cấu trúc thương vụ và các điều khoản độc lập

• Giá mua lại — Không được tiết lộ, nhưng SAP cam kết đầu tư hơn 1 tỷ Euro trong 4 năm để phát triển Prior Labs .
• Tính độc lập — Prior Labs tiếp tục hoạt động như một thực thể độc lập, giữ nguyên thương hiệu, đội ngũ lãnh đạo, chương trình nghiên cứu và các mối quan hệ khách hàng .
• Cam kết mã nguồn mở — SAP hoàn toàn ủng hộ chiến lược mã nguồn mở của Prior Labs; TabPFN-3 được phát hành dưới dạng mã nguồn mở và mô hình đã có hơn 3 triệu lượt tải xuống .
• Lãnh đạo — Các nhà sáng lập Frank Hutter, Noah Hollmann và Sauraj Gambhir tiếp tục dẫn dắt đội ngũ . Yann LeCun và Bernhard Schoelkopf tham gia hội đồng cố vấn khoa học .

Lý do chiến lược từ các nhà lãnh đạo

Philipp Herzig, Giám đốc Công nghệ SAP, cho biết SAP đã sớm nhận ra rằng cơ hội lớn nhất chưa được khai phá trong AI doanh nghiệp không phải là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà là AI được xây dựng cho dữ liệu kinh doanh có cấu trúc. Ông nói: "Kết hợp công trình mô hình tiên phong của họ với dữ liệu doanh nghiệp và tầm với khách hàng là cách chúng tôi định hướng để dẫn đầu lĩnh vực này trên toàn cầu" .

Frank Hutter, CEO của Prior Labs, chia sẻ: "Gia nhập đại gia đình SAP mang đến cho chúng tôi nguồn lực, môi trường dữ liệu và tầm với khách hàng để đưa lĩnh vực này phát huy hết tiềm năng" . Trong một bài đăng trên LinkedIn sau khi thương vụ kết thúc, ông nói thêm: "Cùng đội ngũ, cùng văn phòng, cùng sứ mệnh, các mô hình mở, được hậu thuẫn bởi hơn 1 tỷ Euro. Điều gì thay đổi? Quy mô và tầm nhìn dài hạn. SAP là đối tác hoàn hảo, với quy mô dữ liệu dạng bảng và mạng lưới phân phối khổng lồ" .

Thực thể kết hợp có kế hoạch theo đuổi nghiên cứu tiên phong trong các lĩnh vực AI doanh nghiệp, khám phá khoa học, quan hệ nhân quả, dữ liệu quan hệ và các hệ thống tác nhân (agentic AI) — tiến xa hơn mối tương quan để tìm ra nguyên nhân, đồng thời cho phép AI tác nhân có thể hiểu các bảng, ngôn ngữ và hình ảnh để suy luận và thích ứng linh hoạt . SAP cũng vạch ra những tham vọng mang tính đột phá trong dữ liệu y tế và khoa học vật liệu, với các ứng dụng đã được chứng minh trong chẩn đoán ung thư, ra quyết định lâm sàng và nghiên cứu vật liệu pin .

Công nghệ và ứng dụng của Prior Labs

TabPFN đã được công bố trên tạp chí Nature vào tháng 1/2025 và nhận được hơn 1.000 trích dẫn khoa học . Mô hình này có thể đạt độ chính xác ngang bằng một pipeline máy học được tinh chỉnh trong 4 giờ chỉ với một lượt dự đoán duy nhất kéo dài vài giây . Công nghệ này đã được triển khai trong thực tế ở nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi khắt khe:

• Bảo trì đường sắt — Một nghiên cứu điển hình cho thấy Prior Labs đã hợp tác với Hitachi để nâng cao khả năng bảo trì dự đoán trong lĩnh vực đường sắt .
• Dự báo tài chính — Prior Labs và TD Bank đã khám phá ứng dụng TabPFN cho dự báo tài chính ở quy mô doanh nghiệp .
• Chăm sóc sức khỏe và khoa học sự sống — Các ứng dụng nghiên cứu trải rộng từ chẩn đoán ung thư tuyến tụy, ung thư học, thần kinh học, đến tim mạch học ; một nghiên cứu với BostonGene đã sử dụng TabPFN để xác định hồ sơ hệ thống miễn dịch .
• Môi trường và năng lượng — Mô hình đã được ứng dụng để dự đoán rủi ro cháy rừng và dự báo tức thời năng lượng tái tạo .
• Vật liệu pin — Các ứng dụng của TabPFN-2.5 còn mở rộng sang dự báo môi trường như tảo nở hoa và rủi ro cháy rừng .

Mô hình mới nhất: TabPFN-3 với Chế độ Suy luận

TabPFN-3 được phát hành vào ngày 12/5/2026 . Mô hình hỗ trợ các tập dữ liệu lên tới 1 triệu hàng và 200 đặc trưng, với khả năng xử lý đặc trưng văn bản gốc trên API . API TabPFN-3-Plus (Suy luận - Thinking) giới thiệu khả năng mở rộng tính toán trong suy luận (test-time compute), nghĩa là dành nhiều thời gian hơn cho quá trình 'fitting' để đạt độ chính xác cao hơn đáng kể . Trên bảng xếp hạng TabArena, TabPFN-3-Plus (Suy luận) vượt qua tất cả các mô hình không phải TabPFN với hơn 200 điểm Elo, đồng thời đánh bại AutoGluon 1.5 extreme trong khi nhanh hơn gấp 10 lần . Bản thân TabPFN-3 vẫn được giữ mã nguồn mở .

Cấu trúc thương vụ và các điều khoản độc lập

• Giá mua lại — Không được tiết lộ, nhưng SAP cam kết đầu tư hơn 1 tỷ Euro trong 4 năm để phát triển Prior Labs .
• Tính độc lập — Prior Labs tiếp tục hoạt động như một thực thể độc lập, giữ nguyên thương hiệu, đội ngũ lãnh đạo, chương trình nghiên cứu và các mối quan hệ khách hàng .
• Cam kết mã nguồn mở — SAP hoàn toàn ủng hộ chiến lược mã nguồn mở của Prior Labs; TabPFN-3 được phát hành dưới dạng mã nguồn mở và mô hình đã có hơn 3 triệu lượt tải xuống .
• Lãnh đạo — Các nhà sáng lập Frank Hutter, Noah Hollmann và Sauraj Gambhir tiếp tục dẫn dắt đội ngũ . Yann LeCun và Bernhard Schoelkopf tham gia hội đồng cố vấn khoa học .

Lý do chiến lược từ các nhà lãnh đạo

Philipp Herzig, Giám đốc Công nghệ SAP, cho biết SAP đã sớm nhận ra rằng cơ hội lớn nhất chưa được khai phá trong AI doanh nghiệp không phải là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà là AI được xây dựng cho dữ liệu kinh doanh có cấu trúc. Ông nói: "Kết hợp công trình mô hình tiên phong của họ với dữ liệu doanh nghiệp và tầm với khách hàng là cách chúng tôi định hướng để dẫn đầu lĩnh vực này trên toàn cầu" .

Frank Hutter, CEO của Prior Labs, chia sẻ: "Gia nhập đại gia đình SAP mang đến cho chúng tôi nguồn lực, môi trường dữ liệu và tầm với khách hàng để đưa lĩnh vực này phát huy hết tiềm năng" . Trong một bài đăng trên LinkedIn sau khi thương vụ kết thúc, ông nói thêm: "Cùng đội ngũ, cùng văn phòng, cùng sứ mệnh, các mô hình mở, được hậu thuẫn bởi hơn 1 tỷ Euro. Điều gì thay đổi? Quy mô và tầm nhìn dài hạn. SAP là đối tác hoàn hảo, với quy mô dữ liệu dạng bảng và mạng lưới phân phối khổng lồ" .

Thực thể kết hợp có kế hoạch theo đuổi nghiên cứu tiên phong trong các lĩnh vực AI doanh nghiệp, khám phá khoa học, quan hệ nhân quả, dữ liệu quan hệ và các hệ thống tác nhân (agentic AI) — tiến xa hơn mối tương quan để tìm ra nguyên nhân, đồng thời cho phép AI tác nhân có thể hiểu các bảng, ngôn ngữ và hình ảnh để suy luận và thích ứng linh hoạt . SAP cũng vạch ra những tham vọng mang tính đột phá trong dữ liệu y tế và khoa học vật liệu, với các ứng dụng đã được chứng minh trong chẩn đoán ung thư, ra quyết định lâm sàng và nghiên cứu vật liệu pin .