cips-arc-dataset

kaggle2026-08-08 更新2026-08-19 收录

反事实推理评估

抽象推理

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/mechmind09/cips-arc-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Dataset 120 ARC Tasks for Evaluating Counterfactual Reasoning

用于评估反事实推理的120项ARC任务数据集

创建时间：

2026-08-08

ConceptARC

抽象推理

AI评估

ConceptARC是由圣达菲研究所创建的一个公开可用的ARC领域基准数据集，旨在系统评估抽象和泛化能力。该数据集围绕16个基本空间和语义概念组织，每个概念包含10个任务，每个任务有三个不同的测试输入，总计480个测试输入。ConceptARC的设计旨在依赖于核心概念的直接实例，并系统评估任务解算器对特定概念的理解程度，以便能够泛化。数据集的应用领域是评估人类和AI系统在抽象推理和概念泛化方面的能

arXiv2023-05-12 更新1410

ARC Challenge

人工智能训练

抽象推理

用于尝试解决抽象推理语料库（ARC）挑战的训练数据，包含两个数据集文件：finetune_spaces.csv和finetune_spaces_curie.csv，分别用于GPT-3 Davinci模型的微调，数据量分别为341项和239项。

github2022-10-18 更新170

neoneye/simon-arc-rle-row-v1

抽象推理

图像与文本

该数据集名为simons ARC (抽象与推理语料库) RLE (游程编码) 行版本 1，主要涉及图像到文本和文本到图像的任务，使用英语作为主要语言。数据集的大小在10,000到100,000之间，包含一个默认配置，其中训练数据存储在data.jsonl文件中。

Hugging Face2024-07-10 更新150

kianasun/MARVEL

多模态推理

抽象推理

MARVEL是一个新的综合性基准数据集，用于评估多模态大语言模型在六种模式和五种不同任务配置下的抽象推理能力，揭示了人类与当前最先进的多模态大语言模型之间的显著性能差距。

Hugging Face2024-04-30 更新350

neoneye/simon-arc-rle-image-v4

图像处理

抽象推理

simons ARC (抽象与推理语料库) RLE (游程编码) 图像版本4数据集主要用于图像到文本和文本到图像的任务，语言为英语。数据集的规模在10K到100K之间。该数据集有四个版本，每个版本都有不同的特点和改进，主要集中在图像大小和特定任务的性能上。版本1的图像大小在1到10像素之间，版本2和版本4的图像大小在1到5像素之间，版本3的图像大小在1到6像素之间。版本4新增了`same_colo

Hugging Face2024-07-13 更新160

cips-arc-dataset

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