AI-MO/aimo-validation-amc

AIMO Validation AMC数据集包含83个样本，这些样本来自AMC12 2022和AMC12 2023，并从AOPS维基页面提取。该数据集用于AIMO进展奖竞赛的内部验证集，使用2021年之后的数据以避免与MATH训练集的重叠。数据集包含三个主要列：problem（修改后的问题陈述）、answer（调整后的整数答案）和url（问题页面的链接）。在数据集创建过程中，原始AMC12问题被修改为具有整数输出的形式，无法修改的问题被拒绝。

This dataset contains 83 samples, extracted from the AMC12 2022 and 2023 problems on the AOPS wiki page. It is used for internal validation during the AIMO progress prize competition and includes four features: id (int64), problem (string, modified problem statement), answer (float64, adapted integer answer), and url (string, problem page URL). The original problems were multiple-choice questions, but they have been modified to require integer output to fit the AIMO progress prize conditions.

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:
  • id: 整数类型
  • problem: 字符串类型
  • answer: 浮点数类型
  • url: 字符串类型
• 分割:
  • train: 包含83个样本，占用32699字节
• 下载大小: 19141字节
• 数据集大小: 32699字节

配置

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • train: 路径为 data/train-*

数据集来源

• 数据集包含83个样本，来源于AMC12 2022和AMC12 2023，提取自AOPS wiki页面。

数据集用途

• 作为AIMO进步奖竞赛中的内部验证集。
• 使用2021年之后的数据以避免与MATH训练集的潜在重叠。

数据集字段说明

• problem: 修改后的问题陈述
• answer: 适应的整数答案
• url: 问题页面的URL

数据集创建过程

• 原始AMC12问题为多项选择题，包含4个选项。
• 为了更接近AIMO进步奖的条件，问题陈述被修改为要求整数输出。
• 无法修改陈述的问题被拒绝。

示例

原始问题

Flora the frog starts at 0 on the number line and makes a sequence of jumps to the right. In any one jump, independent of previous jumps, Flora leaps a positive integer distance $m$ with probability $frac{1}{2^m}$. What is the probability that Flora will eventually land at 10? $ extbf{(A)}~frac{5}{512}qquad extbf{(B)}~frac{45}{1024}qquad extbf{(C)}~frac{127}{1024}qquad extbf{(D)}~frac{511}{1024}qquad extbf{(E)}~frac{1}{2}$

修改后的问题

Flora the frog starts at 0 on the number line and makes a sequence of jumps to the right. In any one jump, independent of previous jumps, Flora leaps a positive integer distance $m$ with probability $frac{1}{2^m}$. What is the probability that Flora will eventually land at 10? Write the answer as a simplified fraction $frac{m}{n}$, find $m+n$

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AI-MO/aimo-validation-amc数据集的构建，始于对AMC12 2022与2023年试题的精心挑选与处理。该数据集的问题均源自AOPS wiki的相关页面，通过修改原始的多项选择题形式，将其转化为具有整数输出的问题，以确保与AIMO竞赛条件的一致性。在转化过程中，不能修改的问题被予以排除，从而确保数据集的质量和适用性。

使用方法

使用AI-MO/aimo-validation-amc数据集，用户可以依据数据集提供的train分割进行训练或验证模型的性能。数据集以简洁的JSON格式存储，便于集成至各类机器学习工作流中。用户可通过指定的路径访问训练数据，进而开展相关算法研究或模型训练工作。

背景与挑战

背景概述

AI-MO/aimo-validation-amc数据集，源自于2022年及2023年AMC12数学竞赛的问题，由国际知名数学竞赛资源网站AOPS的wiki页面提供原始数据。该数据集的构建，旨在参与AIMO进步奖竞赛期间，作为内部验证集使用，以评估模型的性能。其独特的构建背景，使得该数据集在数学竞赛问题解决领域具有特殊的研究价值，对于推动数学教育技术发展产生了重要影响。

当前挑战

数据集构建过程中，面临的主要挑战在于将原始的AMC12多项选择题问题，改编为AIMO竞赛所需的整数输出形式。这一过程中，需要对问题进行适当的修改，而无法改编的问题则被排除。此外，为了避免与MATH训练集的重叠，数据集选取了2021年之后的问题。这些挑战涉及数据集的可用性、适用性及其在特定竞赛环境中的有效性。

常用场景

经典使用场景

在数学竞赛领域，AI-MO/aimo-validation-amc数据集的经典使用场景主要在于对数学问题自动解答系统的训练与评估。该数据集提供了经过修改的问题陈述以及相应的整数答案，使得研究者能够构建和优化能够处理整数输出问题的模型。

解决学术问题

该数据集解决了在数学教育及评测领域中，如何自动化处理数学题目，尤其是将传统的多项选择题转化为整数答案输出的技术难题。它的存在对于提升数学问题处理系统的准确性和适应性具有重要的学术研究价值。

实际应用

实际应用中，AI-MO/aimo-validation-amc数据集可被用于开发智能教育辅助系统，比如在线数学题库和自动评分系统，能够帮助学生和教师更有效地进行学习和教学活动。

数据集最近研究

最新研究方向

在数学竞赛数据集研究领域，AI-MO/aimo-validation-amc数据集的构建旨在为AIMO进度奖竞赛提供内部验证集。该数据集选用了2021年之后的AMC12 2022与AMC12 2023试题，避免了与MATH训练集的重叠。研究前沿主要集中在如何将传统的多项选择题转换为具有整数输出的题目，以满足AIMO竞赛的条件。此举不仅推动了数学竞赛题型的创新，也促进了相关算法模型的适应性研究，对于提升数学问题自动生成与评估技术具有显著意义。