ReSS: Learning Reasoning Models for Tabular Data Prediction via Symbolic Scaffold

ReSS é uma estrutura que une modelos de raciocínio simbólicos e neurais para predição de dados tabulares, visando alta precisão e raciocínio compreensível. Ela usa árvores de decisão para criar andaimes simbólicos que guiam um LLM a gerar raciocínio em linguagem natural, usado para o ajuste fino de LLMs em tarefas de raciocínio tabular.