数据集
62 个数据集
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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。
MMLU 是英文多任务语言理解评测集，覆盖抽象代数、法律、医学、计算机科学等多个学科，以多项选择题评估模型的知识与推理能力。
这个数据集是为PCMind-v2.1-Kaiyuan-2B语言模型提供的完整预训练数据集，总规模超过1TB。它包含5个训练阶段，覆盖英语、中文、代码、数学和SFT五大领域，并采用领域特定的混合策略和两种采样方式（前两阶段均匀采样，后三阶段基于课程学习排序）。数据以文本形式呈现，支持中英文，适用于文本生成任务。
ToxiMol 是一个专门用于分子毒性修复的基准数据集，包含 660 个具有代表性的有毒分子，覆盖多种毒性机制和不同粒度。它提供了 11 项主要的毒性修复任务，每个任务对应一个特定的毒性终点（如致突变性、致癌性、心脏毒性等）。数据集采用多模态输入，包括 SMILES 字符串和通过 RDKit 渲染的二维分子结构图像，旨在评估多模态大语言模型在结构层面进行分子去毒化时的能力。该基准适用于分类与回归任务，是药物发现和分子设计领域的重要资源。
VIBE（Visual & Interactive Benchmark for Execution）是一个专门用于评估大语言模型（LLM）在真实全栈软件开发中能力的基准数据集。它包含200个精心设计的任务，覆盖Web前端、科学模拟、原生Android、原生iOS和后端开发五个子集，每个任务都提供了自然语言需求描述。该数据集采用创新的“Agent-as-a-Verifier”（AaaV）评估范式，从执行能力、交互逻辑和视觉表现三个维度对生成的应用程序进行综合评分，旨在推动LLM从“0到1”构建可交付应用的能力。
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。
这个数据集包含多个AI模型在价值冲突场景下的响应，以及不同评判模型对合规性的评估。数据分为三个主要子集：默认子集提供六个精选的分歧场景，涵盖各模型间的高分歧情况；完整子集包含全部超过41万条场景；评判评估子集则收录了约1.5万条由三个评判模型对部分模型响应做出的合规性判断。每个样本都记录了查询文本、多个模型的响应及其在各价值维度上的立场分数，适合用于分析模型在价值权衡中的表现。
这是一个用于训练推理模型的数据集，包含可验证的数学和编程任务。数据集共有约28.5万条训练样本，每条样本包含问题ID、任务类型、提示文本、验证信息以及一个参考模型的解答率等字段。
OmniThoughtV是一个大规模多模态长思维链数据集，经过精心筛选后包含约50万条高质量样本。该数据集专注于提升模型的逐步推理能力，在视觉问答、数学推理等复杂任务上表现突出。通过微调，可以显著增强小模型的推理性能，使其在多个视觉理解与推理基准上取得更好的效果。
LIFEBench是一个专门用于评估大语言模型遵循长度指令能力的综合基准数据集。它包含英文和中文两种语言，覆盖问答、摘要、文本生成等多种任务，长度约束范围从16个单词到8192个单词不等。数据集提供了多个子集（如主集、标签集、精简集和重构集），方便不同场景下的评估。通过分析多个主流模型，该数据集发现大多数模型在短长度指令上表现良好，但超过一定长度后性能急剧下降，揭示了当前大语言模型在长度遵循方面的根本性局限。
这是一个用于多条件图形设计生成的大规模高质量数据集，包含约40万个合成样本。每个样本都带有丰富的多条件标注，涵盖主要视觉元素、次要视觉元素（附带空间与语义信息）以及文本元素（如标语或标题的布局信息）。该数据集适用于文本到图像生成等任务。
OmniConsistency 是一个大规模的多风格图像翻译数据集，包含了 22 种独特的艺术风格。每种风格都提供了对齐的图像对：原始图像（如照片或线稿）和对应的风格化图像，并附带描述该艺术风格的文本提示。该数据集适用于风格迁移、图像到图像生成、基于提示的条件生成以及一致性学习等任务。
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。
这是一个大规模、多语言的对话数据集，由13,500多名志愿者众包构建而成。其中包含超过16万条人类编写的助手式对话消息，覆盖35种语言，并附有超过46万条质量评分。数据以对话树形式组织，每条消息包含角色（助手或提示者）、语言、审核结果、标签以及毒性评估等丰富字段，可用于训练和评估对话模型的对齐能力。
OpenOrca是一个大规模英语数据集，专注于自然语言处理中的指令跟随与对话任务。它包含约100万条由GPT-4生成的完成数据和约320万条由GPT-3.5生成的完成数据，总计约420万条样本。该数据集基于FLAN Collection进行增强，旨在与Orca论文中描述的分布对齐，可用于训练和评估高性能语言模型。其覆盖的任务类型广泛，包括对话、问答、文本分类、摘要、文本生成等。数据集采用MIT许可协议开放，是NLP研究和开发的重要资源。
该数据集包含多个股票代码的1分钟级别OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）数据，所有时间戳均以UTC时区记录。数据集中有一个主要的训练集，以及众多以股票代码命名的独立分片，每个分片对应特定股票的历史行情。整体样本量较大，适合用于金融时间序列分析、量化交易策略回测等场景。