Fine-Tuning Small Reasoning Models for Quantum Field Theory
Este artigo apresenta o primeiro estudo de ajuste fino de modelos de raciocínio pequenos (7B parâmetros) para Física Teórica, especificamente em Teoria Quântica de Campos, utilizando um pipeline robusto de geração de dados sintéticos e curadoria de problemas humanos para treinar e analisar o desempenho de modelos via Aprendizado por Reforço e Ajuste Fino Supervisionado.