CASE：用上下文感知语义嵌入增强表格学习器

研究者提出 CASE（Context-Aware Semantic Embeddings）框架，通过预填充基于 Gemma 3 训练的表格语言模型 KV cache，为每行生成动态上下文化的嵌入向量，将 LLM 的语义理解与表格学习器的统计能力结合。在 CARTE、TextTab 和 TabArena 等基准上，CASE 显著提升表格学习器在语义丰富数据集上的表现，低数据场景下尤为明显。