数据集
10 个数据集
热门分类：
该数据集包含超过14万张带中文标签的生活垃圾图像，覆盖可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾4个标准大类，细分为265个常见生活垃圾小类。其中训练集约13.3万张，验证集约1.46万张，数据总量约13GB。图像按类别存放在不同文件夹中，并附带中文类名文件，方便直接用于垃圾分类模型的训练与评估。
PaddleOCR-VL_demo 是 OCR 与视觉语言模型演示资源，包含图像文件及配套说明，用于展示文档文字识别和视觉理解流程。
这是一个包含训练图像的数据集，主要提供常见图片格式（如jpg、png、jpeg、webp）的文件，并附带一些元数据文件（如json、md），适用于图像处理或机器学习相关任务。
UNO-Bench是一个统一的全模态模型基准测试，旨在评估单模态与全模态（视觉、音频、语言）的理解能力。它包含44种任务类型和5种模态组合，共1250个人工标注的全模态样本和2480个增强的单模态样本。该数据集特别适合中文真实场景，支持多选和创新的多步开放式问题，并借助通用评分模型实现高效自动评估。通过该基准，可以揭示全模态能力在弱模型上的瓶颈效应与强模型上的协同促进规律。
IWR-Bench 是一个专门用于评估多模态大语言模型（LVLMs）从用户交互视频中重建交互式网页能力的基准数据集。它包含近千条样本，每条样本带有详细的元信息，如交互复杂度、视觉复杂度、领域与子领域分类、录屏环境、动作序列（包括类型、参数、视觉评估标志等）以及对应的视频路径。该数据集主要面向视频理解与视觉问答任务，能够有效检验模型在理解用户操作意图并生成对应代码或结构化描述方面的表现。
Robust-R1 是一个面向退化感知推理的视觉问答数据集，基于 A-OKVQA 子集构建，包含 1 万条训练样本和 1 千条验证样本，旨在提升模型在复杂视觉退化场景下的鲁棒理解能力。
CoreCognition 是一个面向多模态大语言模型的核心知识基准数据集，源于发展认知科学中的12项基本能力。它包含1,423个多模态样本和80个概念挑战问题，涉及对象持久性、空间推理、计数等人类直觉中固有的核心能力，旨在评估模型在基础认知任务上的表现。
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。
该数据集包含约50万条数据科学指令，用于训练能够自主完成数据科学任务的大语言模型。内容覆盖数据准备、分析、建模、可视化和报告生成等完整流程，支持对结构化、半结构化和非结构化数据的研究分析。
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。