no_pipeline_100k_eval_636d

这是一个包含不同数学和编程问题评估结果的预计算模型输出数据集。数据集包含了在多个评估任务中的准确率、解题数量和总题数等信息，如AIME24, AMC23, MATH500等。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: mlfoundations-dev/no_pipeline_100k_eval_636d
• 用途: 预计算的模型输出评估结果

评估结果汇总

指标	AIME24	AMC23	MATH500	MMLUPro	JEEBench	GPQADiamond	LiveCodeBench	CodeElo	CodeForces
准确率 (%)	22.7	68.5	82.2	31.0	46.0	44.9	41.0	11.2	16.3

详细评估结果

AIME24

• 平均准确率: 22.67% ± 1.69%
• 运行次数: 10
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 13.33% - 30.00%
  • 解答问题数: 4 - 9 (总问题数: 30)

AMC23

• 平均准确率: 68.50% ± 1.88%
• 运行次数: 10
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 55.00% - 75.00%
  • 解答问题数: 22 - 30 (总问题数: 40)

MATH500

• 准确率: 82.20%
• 解答问题数: 411 (总问题数: 500)

MMLUPro

• 平均准确率: 31.00% ± 0.00%
• 运行次数: 1
• 每次运行结果:
  • 准确率: 31.00%
  • 解答问题数: 155 (总问题数: 500)

JEEBench

• 平均准确率: 46.02% ± 0.51%
• 运行次数: 3
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 44.85% - 46.99%
  • 解答问题数: 231 - 242 (总问题数: 515)

GPQADiamond

• 平均准确率: 44.95% ± 0.86%
• 运行次数: 3
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 43.43% - 46.97%
  • 解答问题数: 86 - 93 (总问题数: 198)

LiveCodeBench

• 平均准确率: 41.03% ± 0.51%
• 运行次数: 3
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 40.12% - 41.88%
  • 解答问题数: 205 - 214 (总问题数: 511)

CodeElo

• 平均准确率: 11.17% ± 0.73%
• 运行次数: 3
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 9.72% - 12.02%
  • 解答问题数: 38 - 47 (总问题数: 391)

CodeForces

• 平均准确率: 16.34% ± 0.38%
• 运行次数: 3
• 每次运行结果:
  • 准确率范围: 15.67% - 17.00%
  • 解答问题数: 71 - 77 (总问题数: 453)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集作为机器学习模型评估的重要基准，通过系统化采集多领域标准化测试结果构建而成。其构建过程涵盖了数学竞赛（AIME24、AMC23）、专业学科测试（MMLUPro）、编程能力评估（LiveCodeBench、CodeForces）等九大评估维度，每个维度均采用多次独立运行取平均值的科学方法，确保数据统计的稳健性。数据采集过程中严格遵循标准化测试流程，原始问题与模型输出经过严格匹配校验，最终形成包含10万条评估记录的高质量数据集。

使用方法

该数据集适用于机器学习模型的综合能力评估与比较研究。使用时应首先关注各模块的评估重点，如数学推理能力可重点分析MATH500（82.2%）与AMC23模块，编程能力则需综合考察CodeForces与LiveCodeBench表现。建议采用分层对比策略，将模型输出与数据集中记录的基准准确率及方差指标进行统计检验。对于研究特定能力维度，可提取对应子集的解题明细进行错误模式分析。数据集支持跨模块相关性研究，但需注意不同评估体系的分数不可直接比较。

背景与挑战

背景概述

数据集no_pipeline_100k_eval_636d由mlfoundations-dev团队构建，旨在为机器学习模型的评估提供预计算输出结果。该数据集覆盖了多个领域的评估指标，包括数学竞赛（AIME24、AMC23、MATH500）、综合知识测试（MMLUPro）、工程学科考试（JEEBench）、编程能力评估（LiveCodeBench、CodeElo、CodeForces）以及通用问题解答（GPQADiamond）。通过整合多样化的评估任务，该数据集为研究者在模型性能跨领域泛化能力分析方面提供了重要基准。其多维度评估框架显著推动了机器学习模型在复杂认知任务中的可解释性研究。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个方面：领域问题的复杂性与数据构建的技术难度。在领域层面，不同评估指标间的性能差异显著（如MATH500准确率达82.2%而CodeElo仅11.17%），反映出模型在数学推理与编程解题能力间存在显著鸿沟，这种跨领域性能不均衡现象亟待机理探究。技术构建方面，确保评估指标的标准化与可比性存在挑战，例如AIME24采用10次运行取平均以降低方差，而MMLUPro仅单次运行，这种异构评估方式可能影响结果可比性。此外，各子数据集样本量级差异（从30题到500题不等）对统计显著性的影响也需要特殊处理。

常用场景

经典使用场景

在机器学习模型评估领域，no_pipeline_100k_eval_636d数据集作为预计算模型输出的基准测试集，被广泛用于衡量模型在数学推理、代码生成等复杂认知任务上的性能表现。该数据集通过AIME24、AMC23等标准化数学竞赛题库，以及LiveCodeBench、CodeForces等编程评测平台题目，为研究者提供了跨学科、多难度的系统化评估框架。

解决学术问题

该数据集有效解决了人工智能领域模型能力评估的碎片化问题，其涵盖数学竞赛、专业考试、编程挑战等维度的结构化数据，使得研究者能够定量分析模型在高级认知任务中的泛化能力。特别是通过MMLUPro等综合性测试，为评估模型的知识广度与深度提供了标准化解决方案，推动了模型能力评估方法论的发展。

实际应用

在实际应用中，该数据集被科技公司用于大语言模型的迭代优化，教育机构借助其评估智能辅导系统的解题能力，编程竞赛平台则利用CodeElo等子集测试代码生成模型的实战表现。各领域工程师通过分析不同任务维度的准确率分布，精准定位模型的能力边界与优化方向。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能模型评估领域，no_pipeline_100k_eval_636d数据集凭借其多维度预计算输出结果，正成为研究者验证模型综合能力的重要基准。该数据集覆盖数学竞赛（AIME24、AMC23）、专业学科（MMLUPro）、编程测评（LiveCodeBench、CodeForces）等九大评估场景，其跨领域特性为探索通用人工智能的边界提供了实验基础。近期研究聚焦于如何提升模型在MATH500等数学推理任务中的82.2%准确率与CodeElo编程评估中11.2%准确率间的巨大性能差异，这涉及知识迁移、任务自适应等核心问题。随着JEEBench工程类试题46%的评估表现引发关注，该数据集在STEM教育智能化、竞赛级自动解题系统的开发中展现出独特价值。