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本文提出CRUMB,一种三阶段推理封装方法,通过聚类测试查询并利用最小化最大均值差异(MMD)选择分布匹配的训练子集,从而实现对大规模数据集的高效先验拟合网络推理。在51个TabArena数据集上,该方法在上下文选择方面达到了最先进水平。