数据集
135 个数据集
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这是一个用于机器人操作的数据集，基于LeRobot扩展格式，包含688个演示片段，共167,196帧，涵盖15个不同任务。机器人使用五指手爪在家庭场景中执行抓取、放置等原子动作，具体任务包括拿起钢架、真空纸、饮料瓶等物品并放置到桌上或指定位置。数据集以30帧每秒录制，总大小约5.8GB，适用于机器人学习与模仿研究。
这是一个机器人操作数据集，专注于“机械臂拾取电池”这一单一任务。数据集包含387个完整演示，总计约185,469帧，覆盖工厂场景，机器人类型为ruantong_a2d，末端执行器为两指夹爪。数据采集了8个摄像头视角，并提供了丰富的标注信息，包括子任务分割、场景描述、末端执行器运动方向/速度/加速度、夹爪开合状态等。数据格式兼容LeRobot，包含视频、状态、动作和元数据文件，总大小约95.3GB，适用于机器人模仿学习等研究。
Fineweb-Edu-Chinese-V2.2
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Chinese Fineweb-Edu 数据集 V2.2 是一个面向中文教育领域的高质量数据集，覆盖从预训练到监督微调（SFT）的完整流程。该版本基于 DeepSeek V3.2 模型，从顶尖质量语料中提取了 143 万条高质量问答对，专为后训练阶段设计。数据集包含 SFT 问答、SFT 上下文和预训练等多种配置，旨在解决中文开源社区中优质教育语料稀缺的问题，助力提升模型在教育场景下的表现。
这个数据集专注于机器人操作任务，包含507个片段、约21万帧图像和92.8GB的数据，全部以LeRobot兼容格式存储。场景设定在工厂环境中，机器人（ruantong_a2d型号，配备二指夹爪）执行抓取、放置和拾取等原子动作，主要任务是将工具放入盒子。数据由8个摄像头视角录制，并提供了丰富的标注，包括子任务分段、场景描述、末端执行器运动方向/速度/加速度、夹爪开合状态以及仿真空间中的6D位姿信息。数据集采用Apache-2.0许可协议，适合用于机器人模仿学习、动作规划等研究。
这是一个机器人操作数据集，包含工厂场景中450个episode的抓取与放置任务，机器人型号为ruantong_a2d，配备两指夹爪。数据集涵盖抓取、拾取和放置三种原子动作，主要任务为同时抓取鼠标和电源线并放入盒子。共包含8个摄像头视角，提供子任务分割、场景描述、末端执行器方向/速度/加速度以及夹爪开合状态等丰富注释，格式兼容LeRobot，总大小约86GB。
本数据集是AgiBot-g1_left_capture_part，专注于机器人抓取任务。数据使用ruantong_a2d型机器人，配备两指夹爪，在工厂场景中执行“单手抓取零件并放入黑色容器”的操作，包含3个子任务。数据集共464个episodes，约17.5万帧，帧率30FPS，大小97.3GB，提供8个相机视角。同时带有丰富的注释信息，包括子任务分割、场景描述、末端执行器方向/速度/加速度、夹爪开合模式与活动状态等，适用于多种机器人学习方法。
AgiBot g1 box storage cardboard box c 是机器人操作演示数据，聚焦将纸箱等物体进行收纳和放置的操作任务，包含视频、轨迹和元数据。
Split_aloha_stack_baskets 是一个机器人操作数据集，基于 LeRobot 扩展格式。它使用 Agilex Cobot Decoupled Magic 机器人平台，配备两指夹爪。数据在家庭和厨房场景中采集，包含抓取、拾取和放置三种原子动作。主要任务是将黑色和棕色篮子按顺序叠放，共计 1066 个 episode、约 47 万帧，总大小 17.5 GB。数据集还提供了 3 个摄像头视角，并标注了细粒度子任务（如“用左夹爪抓取浅色篮子”、“将深色篮子放在浅色篮子之上”等），以及场景分类、末端执行器方向与速度等丰富注释，适用于多种机器人学习研究。
该数据集专注于机器人倒水操作，包含896个完整演示片段，总帧数超过130万。机器人使用两指夹爪，在家庭场景中执行抓取、放置和拾取等原子动作。任务涵盖拿起不同品牌的纸杯和矿泉水瓶，将水倒入杯中并放回原位，共包含8个主要任务和42个详细子任务。数据集兼容LeRobot格式，总大小约13.8GB，适合用于机器人模仿学习研究。
该数据集是一个面向机器人操作的技能数据集合，专注于倒饮料任务。机器人采用六轴协作臂搭配两指夹爪，在家庭场景中执行抓取、拾取、放置和倾倒等原子动作。数据集包含61个具体任务，涉及将橙汁、红酒、雪碧等液体以不同比例倒入黑色马克杯、纸杯和透明杯中，总计1613条演示轨迹，约86万帧画面，视频与动作数据均已同步录制，格式兼容LeRobot框架。
这个数据集专注于桌面整理场景的机器人操作任务，包含1660个完整的操作片段，总帧数超过260万。数据以30帧/秒的速度录制，涵盖抓取、捡拾、放置等基本动作，任务涉及将橘子、纸团、瓶子、文具等物品放入指定容器或笔筒中。数据集采用与LeRobot兼容的格式，提供中英文标注，适合用于机器人学习与操作技能训练。
这个数据集是一个面向桌面整理任务的机器人操作数据集，采用与 LeRobot 兼容的扩展格式。它涵盖了家庭和办公室两种典型场景，包含抓取、捡拾和放置三种原子动作，共收集了 1070 个演示片段，总帧数超过 200 万，帧率为 30fps，数据量约 32.3GB。数据集内包含 6 个主要任务（如将香蕉放到盘子里、把废纸丢进篮子、将水杯直立摆放在盘子旁边等），并进一步细分为 108 个子任务。文本描述同时支持中英文，便于不同语言背景的研究者使用。
这是一个机器人操作数据集，专注于使用两指夹爪执行拉链拉开与拉合动作。数据集包含1868个演示片段、超过83万帧图像，涵盖6个主要任务和14个细分子任务，均在家庭场景中采集。每个片段提供3个相机视角，并包含丰富的标注信息，如子任务分割、场景描述、末端执行器运动方向与速度、夹爪开合状态等，适合用于机器人模仿学习与操作技能研究。
NuminaMath-CoT 是数学推理训练与评测数据集，包含约 86 万道数学题及对应解答，字段包括题目、解答、来源和多轮消息，并提供训练集与测试集。
这是一个从ShareGPT对话中精选的英文对话数据集，经过严格清洗得到约5.3万条高质量样本。清洗过程移除了非英语内容、大量重复字符，并过滤掉了包含常见“AI道德说教”短语的对话，旨在减少模型训练中的安全拒绝倾向。数据集提供两个版本，其中一个额外去掉了含有“I'm sorry, but”的实例，使用者可根据需求选择。适合用于训练开放、少限制的对话模型。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
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Z-Image-Turbo 是一个高效的图像生成模型，基于单流扩散 Transformer 架构，拥有 6B 参数。它通过蒸馏技术实现了仅需 8 步评估即可生成高质量图像，推理延迟可低至亚秒级，并能在 16G 显存的消费级设备上运行。该模型擅长生成逼真的图像，支持中英文双语文本渲染，且具备良好的指令跟随能力。此外，该系列还包括 Z-Image 基础模型、支持生成与编辑的 Z-Image-Omni-Base 以及专注于图像编辑的 Z-Image-Edit 等变体，覆盖了从高质量生成到精细编辑的多种场景。
这是一个基于 MiniLM-L6 架构的 Cross-Encoder 模型，专门针对 MS Marco 段落排序任务训练而成。它主要用于信息检索中的重排序阶段：给定一个查询，先通过检索工具（如 ElasticSearch）召回一批候选段落，再用该模型对每个查询‑段落对进行相关性打分，最后按分数降序排列，以提升排序质量。模型可通过 SentenceTransformers 或 Transformers 库直接调用，输入查询和段落文本，即可输出相关性分数。在 TREC Deep Learning 2019 和 MS Marco 开发集上，它均取得了较好的排序效果，兼顾了速度与准确度。
zai-org/CogVideoX-2b
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CogVideoX-2B 是一个文本到视频的生成模型，能够根据英文描述生成连贯的视频内容。该模型采用 Apache-2.0 开源许可证，适用于视频生成相关的研究和应用。
Ming-UniAudio 是一个统一的语音理解、生成与编辑框架，其核心创新在于提出了一种基于 VAE 架构的连续语音分词器，首次将语义与声学特征有效融合，使同一个语言模型既能理解语音也能生成语音。在此基础上，该模型通过扩散头增强生成保真度，并进一步训练出首个仅凭自然语言指令即可完成自由形式语音编辑的模型，无需人工指定待编辑区域，支持复杂的语义和声学修改。
ASLP-lab/DiffRhythm2
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DiffRhythm 2 是新一代开源音乐生成框架，基于半自回归扩散架构，能够生成完整歌曲，并实现精确的歌词对齐与连贯的音乐结构。其名称中的“Diff”代表扩散生成主干，“Rhythm”强调对音乐性与时间流动的专注，中文名“谛韵”则融合了“谛”（专注聆听）与“韵”（旋律魅力）的双重寓意。