QuanLLM-v0.1-qm 是 QuanLLM 主产品（量子物理科学研究与教学专家模型）在量子力学教学方向上的首个实验性支线版本。基于 MiniMind 架构，专注解决大学量子力学期末考试中的概念解释、公式推导与习题解答。
通用大模型虽然能回答一些量子力学问题，但在公式严谨性、教材一致性和考试针对性上往往不足。v0.1-qm 尝试用领域数据训练一个更专注的模型。
针对期末考试高频考点：概念解释、公式推导、计算题、证明题，提供结构化回答。
可在 Windows 个人电脑 + NVIDIA RTX 5090 上完整训练与推理，数据不上云。
支持 PDF、Word、TXT 教材自动提取语料，也支持 StackExchange 等现成 QA 数据集。
基于 MiniMind 框架，训练与数据处理脚本全部开源，可向其他量子物理分支扩展。
用清晰的中文解释波函数、测不准原理、表象变换、全同粒子等核心概念，帮助建立直觉。
逐步展示薛定谔方程、升降算符、角动量对易关系等关键推导过程。
针对谐振子、氢原子、微扰论等典型期末考点给出解题思路与步骤。
基于 Streamlit 的聊天界面，可调整温度、Top-p、历史轮数，支持流式输出。
一键脚本完成数据生成、继续预训练、SFT、推理全流程，支持 RTX 5090 Blackwell 架构。
将量子力学教材（PDF / Word / TXT）放入 raw_books/ 目录。
自动提取预训练语料，启发式生成或用现成数据集构建 SFT 问答对。
基于 MiniMind 官方权重继续预训练 + 全参数 SFT，或直接 SFT-only。
通过命令行或 Streamlit WebUI 与模型对话，验证回答质量。
当前 Demo 为静态展示。完整对话功能需在本地部署模型后通过 WebUI 访问。
💡 提示：下载项目并在本地训练后，即可通过 WebUI 进行真实对话。本页面仅作产品展示。