数据集
24 个数据集
热门分类：
High_Dimensional_Time_Series 是多变量时间序列预测数据集，包含 M5、伦敦智能电表、Wikipedia 流量、全球温度和风速等序列配置。
AgentIF-OneDay 是一个专为评估通用 AI 代理在日常场景中指令跟随能力而设计的基准测试集。它包含 104 个真实感任务，覆盖工作、生活和学习三大领域，强调代理需要处理复杂附件、理解隐含指令并生成具体文件输出。任务类型包括开放工作流执行、潜在指令推断和迭代优化，每个任务均配有详细的评分标准与预期完成时间，适合用于全面衡量代理在多样化日常需求上的表现。
该数据集包含30,000条电商订单记录，涵盖客户画像、订单详情、产品信息、定价结构、折扣、支付方式、物流操作、客户互动、评分和利润指标等41个特征，数据完整无缺失。适用于商业智能、客户分析、销售绩效评估及机器学习任务，可支持高价值订单分类、订单金额预测和退货预测等场景。
这是一个为 OSWorld 项目提供评估文件缓存的数据集，包含大量用于多模态代理评测的各类文件，覆盖 Chrome、Firefox、GIMP、LibreOffice（Calc、Impress、Writer）、Thunderbird、VS Code 等多个应用场景。文件组织方式按应用分类，每个目录下再按具体评测场景细分，存放图片、文档、电子表格、演示文稿、媒体文件、数据集和配置文件等。该缓存旨在提升文件访问的可靠性和速度，确保评测资源稳定可用，支持直接通过文件路径或编程方式获取。