⚛️ phenomenology
CDRL: Certification-Driven Reinforcement Learning for Neutrino Flavor Model Discovery
Este artigo apresenta o Aprendizado por Reforço Baseado em Certificação (CDRL), um framework que utiliza raciocínio simbólico para gerar certificados de falha e convertê-los em restrições reutilizáveis, melhorando significativamente a eficiência e a taxa de sucesso na descoberta de modelos válidos de sabor de neutrinos dentro de vastos espaços de hipóteses combinatórias em comparação com métodos existentes.