ICML 2026｜OFA-TAD迈向one-for-all通用异常检测新范式
表格异常检测（Tabular Anomaly Detection，TAD）旨在从结构化数据中精准识别显著偏离正常分布的稀有样本，其在医疗诊断、金融风控及网络安全等关键领域的数据挖掘与安全保障任务中发挥着核心作用。然而，当前大多数 TAD 方法仍然遵循一种one-for-one（OFO）范式：每来一个新数据集，就要重新训练一个专属检测器，甚至重新调参、重新选择预处理方式。这不仅带来高昂的计算和运维成
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