数据集
242 个数据集
热门分类：
这个数据集聚焦于青少年心理健康与社交媒体使用之间的关系，包含1200名13至19岁青少年的行为与心理指标。数据涵盖社交媒体使用时长、首选平台、睡眠时长、身体活动水平、学业表现、压力与焦虑程度，以及抑郁状态标签。通过分析这些变量，可以观察到睡眠不足、过度使用社交媒体、高压力焦虑与抑郁倾向之间的关联，同时身体活动似乎对心理健康具有一定保护作用。该数据集适用于探索影响青少年心理健康的多种因素，支持分类、回归或相关性分析等任务。
这个数据集收录了2026年世界杯期间球员的详细表现数据，涵盖个人属性、比赛参与记录、进攻与防守统计、传球与射门指标、门将数据、纪律情况以及体能表现等。无论是用于构建球员评分模型、分析比赛走势，还是进行战术评估与可视化展示，都能提供丰富的分析基础。适合体育数据分析、机器学习和足球研究等多种场景。
该数据集覆盖2026年世界杯全部104场比赛，包含48支球队、1248名球员的完整信息，并实时更新比赛结果、预期进球（xG）、逐分钟事件、球队统计等。数据采用关系型结构，便于SQL建模，可服务于体育分析、机器学习预测及可视化展示。
该数据集包含开普勒太空望远镜观测到的约10,000个系外行星候选体的累积记录，涵盖候选体名称、处置状态（候选、误报、已确认）及置信度评分等关键信息。适用于分析系外行星确认与误报的规律，探索行星候选体的特征分布，以及研究命名和置信度评分模式。
OmniThoughtV 是一个大规模多模态长链推理数据集，包含约 180 万条样本。数据集通过蒸馏技术构建，将图像与思维链推理过程相结合，样本格式包含系统提示、用户问题以及助手的逐步推理和最终答案，图像以 base64 编码字符串存储。使用该数据集微调模型，能够有效提升模型在视觉理解和推理任务上的表现，尤其在推理密集型基准上效果显著。
这是一个由社区贡献的AI提示词（prompts）数据集，包含大量用户分享的各类对话提示，适用于ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral等主流AI聊天模型。数据覆盖问答和文本生成任务，规模在10万到100万条之间，提供CSV等格式，方便直接使用和分析。
该数据集采用多种格式（bin、csv、jsonl）存储，内容涵盖模型、表格数据和结构化文本，且记录可读，便于灵活调用与分析。
L3 tmp D5 restricted
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这是一个名为“L3 tmp D5 restricted”的临时数据集，属于L3级别，可能带有访问限制。
这份数据集以 L3 tmp D4 为标题，提供 CSV 与二进制（bin）两种格式，内容涵盖表格型数据与模型。数据记录可读，便于直接使用与分析。
这是一个名为“L3 tmp D1”的数据集，包含二进制、CSV 和 JSONL 三种格式，覆盖模型、表格和结构化文本三类内容。数据集中的记录可读，便于直接使用。
rs-accept http file
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该数据集包含用于接受测试的HTTP文件，数据格式为二进制，不可直接读取。内容涉及HTTP文件传输的验证场景。
该数据集聚焦于机器人操作任务，包含在家庭场景中使用机械臂拾取纸板箱并放入纸箱的完整过程。数据涵盖402个操作片段、约18.8万帧，提供8个相机视角的视频及状态、动作数据。附有精细的子任务分割、场景描述、末端执行器方向和速度等注释，支持机器人学习与操作技能研究。
SenseVoice多语言语音理解模型Small
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SenseVoiceSmall 是一款高精度多语言语音识别模型，支持超过50种语言的语音识别，并具备情感辨识和音频事件检测能力。它采用非自回归端到端框架，推理速度极快，10秒音频仅需约70毫秒处理。模型不仅能识别语音内容，还能检测音乐、掌声、笑声等常见声学事件，并输出带有情感标签的富文本转写结果。此外，它还支持便捷的微调定制和完整的服务部署，适用于多种实际应用场景。
CAM++ 说话人确认模型基于密集连接时延神经网络，专为中文通用场景设计，在约 200k 说话人的大规模数据集上训练而成。该模型在说话人识别任务中兼顾高性能与高效率，相比主流模型（如 ResNet34、ECAPA-TDNN）在准确率与推理速度上均有优势，可广泛用于说话人确认、说话人日志、语音合成及说话人风格转换等场景。
FSMN语音端点检测-中文-通用-16k
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FSMN语音端点检测模型是一个中文通用的VAD模型，支持16kHz采样率。它能够准确检测长语音片段中有效语音的起止时间点，基于FSMN结构，在20,000小时工业级普通话数据上训练。该模型可与ASR模型组合使用，提升语音识别效率。
emotion2vec_plus_large 是一个通用语音情感识别基座模型，专注于从语音中识别出多种情感类别。它能够识别愤怒、厌恶、恐惧、开心、中性、其他、悲伤、惊讶和未知共9种情感状态，旨在通过大规模数据驱动的方式，提升跨语种和跨场景下的情感识别鲁棒性。该模型适用于需要从语音信号中提取情感信息的各类应用场景。
Bill13579/beltout
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BeltOut 是一个基于 ChatterboxVC 的零样本语音到语音音色迁移模型，能够在不改变原始表演细节（如语调、情感）的前提下，仅替换音色（timbre）。它通过 192 维的 x-vector 表示任意音色，可应用于任意输入语音，实现精准的音色转换。该模型旨在学习音色对表演传递的通用影响，从而生成与目标音色一致的完整语音输出。
Kimi-Audio-7B-Instruct 是一个开源音频基础模型，统一处理音频理解、生成与对话任务。支持语音识别、音频问答、描述、情感识别、事件分类及端到端语音对话，基于大规模多模态预训练与混合音频输入架构，实现高效推理与流式音频生成。适用于语音交互、音频内容分析等场景。
microsoft/VibeVoice-1.5B
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VibeVoice是一款面向多说话人、长篇幅对话音频生成的开源文本转语音模型，支持英文和中文。它采用创新的连续语音分词器（声学和语义），以超低帧率（7.5Hz）高效保留音频质量，并结合大语言模型与扩散解码器，能够从文本直接合成最长90分钟、包含最多4个不同说话人的自然对话音频（如播客）。该模型基于Qwen2.5-1.5B架构，通过课程学习策略逐步扩展上下文长度至65,536个token，在保持说话人一致性和流畅对话轮换方面表现出色。
yiliu666/xiaoduan
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该数据集包含了小端AI助手的多个版本安装包、本地模型文件及相关资料。小端AI是一款运行在Windows和macOS上的智能助手，支持语音和文字交互，具备永久记忆、视频识别、图片识别、音频识别、自我进化等能力，并能接入QQ、飞书等平台实现语音对话与控制。数据集中的版本包括mac测试版、Windows正式版及测试版，并提供了适配不同硬件配置的本地模型（如35B和9B的GGUF文件），方便用户按需选择。此外，还包含配置文件、说明文档等，适用于希望自部署或二次开发AI助手的用户。