ELABORATIONSET

ELABORATIONSET是一个为人类-大型语言模型（LLM）协作编程专门设计的新型编程数据集。该数据集包含从Codeforces和AtCoder平台收集的8320个问题，时间跨度为2011年10月至2024年11月。数据集经过精心注释，以支持大规模模拟人类反馈，并促进成本效益高的人类交互研究。数据集包括问题陈述、算法知识摘要和真实解决方案等注释信息，以便在编程过程的各个阶段提供反馈。

ELABORATIONSET is a novel programming dataset specifically tailored for human-large language model (LLM) collaborative programming. This dataset comprises 8,320 programming problems collected from Codeforces and AtCoder platforms, spanning from October 2011 to November 2024. The dataset has been meticulously annotated to support large-scale simulation of human feedback and facilitate cost-effective research on human-LLM interaction. It includes annotated information such as problem statements, summaries of algorithmic knowledge, and actual solutions, which provide feedback at various stages of the programming process.

原始信息汇总

ELABORATION数据集概述

基本信息

• 数据集名称：ELABORATION
• 当前状态：即将发布（Coming soon）
• 发布确认：确定发布（for sure）

备注

• 数据集详情页面暂未提供具体内容描述。
• 建议持续关注该页面以获取最新更新信息。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ELABORATIONSET数据集的构建过程采用了严谨的三阶段流程：首先通过自动化爬虫从Codeforces和AtCoder平台采集8320道编程题目及其元数据，包括题目描述、输入输出格式、测试用例及难度分级；其次运用GPT-4o模型对缺失测试用例的题目进行智能生成，并经过人工校验确保数据质量；最后通过专家标注团队对题目进行多维度标注，包括问题陈述澄清、算法知识摘要和标准解答，所有标注均经过LLM预生成与人工复核的双重校验机制。数据集特别设计了时间划分策略以实现无污染评估，并包含真实人机交互记录的子集。

使用方法

使用该数据集时建议采用三阶段流程：首先通过静态数据（问题集与标注）进行模型预训练或微调；其次利用模拟人类反馈数据（教师/学生程序员）开展大规模人机协作实验；最后在真实人类交互子集上进行验证性测试。评估时可采用分阶段指标：问题理解准确度、算法选择正确率、代码通过率（Pass@k）等。特别注意应区分污染评估（全数据）与无污染评估（时间划分后的新题），并使用配套的ELABORATION基准工具进行标准化测试。

背景与挑战

背景概述

ELABORATIONSET是由四川大学、天津科技大学等机构的研究团队于2025年提出的一个专注于人类-大型语言模型协作编程的基准数据集。该数据集包含来自Codeforces和AtCoder平台的8,320道编程题目，覆盖从2011年至2024年的竞赛题目，并按难度分为简单、中等和困难三个等级。数据集的核心创新在于提出了首个涵盖完整编程过程的人类反馈分类体系（包括问题理解、方案规划、代码生成和调试四个阶段），并提供了精细标注的交互数据，支持大规模模拟人类反馈和真实人机交互研究。该数据集通过建立系统化的评估框架，填补了现有研究中人类反馈零散化、应用场景局限的空白，为研究人机协作编程提供了重要基础设施。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：1) 领域问题挑战：解决竞争性编程中人机协作的细粒度评估难题，现有方法往往只关注调试阶段而忽略其他关键环节；2) 构建过程挑战：需处理多源异构的竞赛数据整合，包括自动爬取与人工验证相结合的标注流程，特别是针对缺失测试用例的生成与验证；3) 评估有效性挑战：需设计能同时支持模拟反馈和真实人类参与的评估协议，并解决模型可能存在的训练数据记忆问题。此外，数据集构建还需平衡自动化处理与专家验证的关系，确保标注质量的同时控制人工成本。

常用场景

经典使用场景

ELABORATIONSET数据集在人类-大语言模型协作的竞争性编程研究中具有广泛的应用价值。该数据集精心收集了来自Codeforces和AtCoder平台的8320个编程问题，并针对人类反馈的四个关键阶段（问题理解、解决方案规划、代码生成和调试）进行了细致标注。研究人员可利用该数据集开展大规模模拟人类反馈实验，同时支持真实人类参与的交互研究。在经典使用场景中，该数据集常被用于评估不同LLM在竞争性编程任务中的表现，以及分析人类反馈对模型性能的提升效果。

解决学术问题

ELABORATIONSET数据集有效解决了竞争性编程领域中几个关键学术问题。首先，它通过系统化的人类反馈分类体系，填补了现有研究中反馈类型碎片化的空白，使研究者能够对编程全流程进行细粒度评估。其次，数据集提供的丰富标注支持对人类-LLM协作机制的深入研究，特别是在模型理解复杂问题、设计高效算法等薄弱环节。最重要的是，该数据集为开发更有效的LLM编程辅助工具提供了基准测试平台，推动了人机协同编程技术的发展。

实际应用

在实际应用层面，ELABORATIONSET数据集展现出多重价值。教育领域可基于该数据集开发智能编程辅导系统，通过模拟教师反馈帮助学生提升算法设计能力。在技术面试准备场景中，数据集支持构建具有渐进式提示功能的训练平台。此外，软件开发行业可利用该数据集优化代码生成工具，特别是在需求理解和错误修正等关键环节增强人机协作效率。数据集的真实人类交互记录更为用户体验研究提供了宝贵素材。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，ELABORATIONSET数据集在人类与大型语言模型（LLM）协同编程领域的研究方向主要集中在以下几个方面：首先，研究者们致力于探索如何通过多轮人类反馈优化LLM在竞争性编程任务中的表现，特别是在问题理解、解决方案规划、代码生成和调试等关键阶段。其次，该数据集被用于评估和比较不同LLM在竞争性编程任务中的性能，尤其是在处理高难度或未见过的编程问题时。此外，ELABORATIONSET还支持研究人类与LLM在编程任务中的互补优势，特别是在错误识别和问题解决方面的协同效应。这些研究不仅推动了人机协作编程技术的发展，也为未来在教育和技术面试准备等实际应用中的LLM优化提供了重要指导。

相关研究论文

• ELABORATION: A Comprehensive Benchmark on Human-LLM Competitive Programming

  四川大学, 天津科技大学, 教育部机器学习与工业智能工程研究中心, 范德堡大学 · 2025年