Griffin团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI Griffin将RDB视为动态异质图进行建模与推理，通过在超过1.5亿行的表格数据上进行预训练和监督微调，构建了一个具备可迁移性与强泛化 能力的基础模型，相关成果已被国际顶级会议ICML 2025正式接收。 挑战：复杂的表间关系及丰富的表内语义信息 关系数据库通过明确的模式（Schema）定义数据结构，广泛服务于金融、电商、科研、物流、政府信息系统等关键领域，是现代信息社会的 核心数字基础设施。 根据市场预测，到2028年全球数据库管理系统（DBMS）市场将超过1330亿美元。 在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库（Relational DataBase, RDB）场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。 这是因为RDB中的多表交互和异质特征，使传统通用大模型在此类结构化环境下难以直接发挥效能。 基于此，北京大学 张牧涵团队 联合亚马逊云科技共同提出了 Griffin ：一个具有开创性的、以图为中心的RDB基础模型。 然而，RDB智能建模所面临的挑战极为复杂，集中体现在以下三方面： 拓扑结构高度复杂 数据以多表形式存储，并通过主键外键 ...