hkust-nlp/rl-verifier-pitfalls_hacking_data
收藏Hugging Face2025-05-28 更新2025-07-05 收录
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资源简介：
本数据集是与论文“基于规则和模型的验证器的陷阱 -- 数学推理的案例研究”相关联的入侵数据集。该数据集包含了13种对抗性模式（例如，无意义文字、HTML标签、空符号），用于评估验证器的鲁棒性。
This dataset is associated with the paper Pitfalls of Rule- and Model-based Verifiers -- A Case Study on Mathematical Reasoning. It contains 13 adversarial patterns (e.g., gibberish, HTML tags, empty symbols) designed to evaluate the robustness of verifiers.
提供机构：
hkust-nlp
