carminho/aime-1983-2024-ptpt

该数据集是美国数学邀请赛（AIME）1983年至2024年问题的葡萄牙语（欧洲葡萄牙语，pt-PT）翻译版本。它基于源数据集gneubig/aime-1983-2024，通过使用大型语言模型（Gemma-4 31B）和vLLM进行翻译。数据集保持了原始基准的结构，所有字段均被保留，仅翻译自然语言文本字段，而数学表达式、公式和数值答案保持不变。

Portuguese (European Portuguese, pt-PT) translation of AIME (American Invitational Mathematics Examination) problems from 1983-2024. This dataset is based on the source dataset gneubig/aime-1983-2024, translated using a large language model (Gemma-4 31B) via vLLM. It maintains the same structure as the original benchmark, with all fields preserved; only natural language text fields are translated, while mathematical expressions, formulas, and numerical answers remain unchanged.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集以gneubig/aime-1983-2024为源基准，聚焦于1983年至2024年间美国邀请赛数学考试（AIME）试题的葡萄牙语（欧洲葡语，pt-PT）转化工作。翻译过程采用大语言模型，具体借助vLLM框架部署的Gemma-4 31B模型完成全自动译文生成，旨在保留原始试题的数学严谨性与语言可读性。

使用方法

用户可直接通过HuggingFace加载本数据集，其接口与原始gneubig/aime-1983-2024完全兼容，无需额外适配。适用于需要葡萄牙语数学推理能力的场景，如训练多语言数学大模型、评估译后试题的难度一致性，或作为跨语言迁移学习中的源域数据。建议在使用时结合原始英文版本进行对照分析，以验证翻译质量对解题性能的影响。

背景与挑战

背景概述

在数学推理与自然语言处理的交叉领域，数据集的多语言覆盖尤为关键，尤其是针对高难度竞赛数学问题的翻译资源。aime-1983-2024-ptpt数据集于近年创建，由研究人员利用先进的大语言模型（Gemma-4 31B）通过vLLM框架，对英语AIME（美国数学邀请赛）1983年至2024年的题目进行了欧洲葡萄牙语（pt-PT）翻译。AIME作为国际知名的数学竞赛，其试题代表了高中数学推理的顶尖水平，原始数据集在评估模型数学能力方面具有广泛影响力。该翻译版本旨在填补葡萄牙语数学推理资源的空白，为葡萄牙语社区的研究者和教育工作者提供标准化基准，推动多语言环境下数学推理模型的发展。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于数学推理的多语言可及性挑战：尽管AIME原始数据集在英语场景下被广泛用于评估大语言模型的数学能力，但非英语社区的研究者常因语言障碍难以直接利用这一高难度基准。数据集构建过程中面临的主要挑战包括翻译的严谨性与一致性——数学竞赛题目中自然语言与数学符号交织，翻译需确保语义精确、不改变题目难度或引入歧义；同时，依赖单一模型（Gemma-4 31B）进行全量翻译可能引入语言或逻辑偏差，且需验证翻译结果在专业数学语境下的可靠性。此外，欧洲葡萄牙语与巴西葡萄牙语的差异也对目标受众的适配性构成潜在挑战。

常用场景

经典使用场景

在数学推理与自然语言处理交叉的研究领域中，aime-1983-2024-ptpt数据集为葡萄牙语（欧洲方言）环境下的数学问题理解与求解提供了标准化的测试基准。其经典使用场景聚焦于评估多语种大语言模型在复杂数学推理任务上的迁移能力，研究者可将该数据集作为跨语言数学推理的评测平台，通过对比模型在原始英文AIME问题与葡语翻译版本上的表现，系统分析语言差异对数学逻辑推导的影响，进而检验模型在非英语语境下的泛化能力与鲁棒性。

解决学术问题

该数据集核心解决了高难度数学推理评估在葡语语种中的缺失问题，填补了非英语数学推理基准的空白。它使得学术界能够深入探究语言迁移对数学推理的干扰效应，例如术语翻译的歧义性、句法结构差异是否导致模型推理路径的偏误。基于此，研究者可量化分析多语言对齐技术（如跨语言嵌入、双语词典增强）对提升数学推理准确率的实际增益，推动多语种数学人工智能系统从英语中心主义向语言平等的范式转变。

实际应用

在实际应用层面，该数据集直接服务于葡语国家（如葡萄牙、巴西）的数学教育与考试自动化系统。教育科技企业可借助它训练能够解析葡语数学试题、生成逐步解题步骤的智能辅导机器人，支持学生进行自主练习与错题分析。此外，该数据集亦可用于开发面向竞赛数学的双语或多语种智能助手，帮助葡语考生克服语言障碍以参与国际数学竞赛，同时为在线教育平台提供跨语言数学内容本地化的验证工具。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于将美国数学邀请赛（AIME）1983至2024年的经典试题迁移至葡萄牙语（欧洲葡语）语境，旨在弥合高难度数学推理资源在非英语语言社区的稀缺性。通过大语言模型（Gemma-4 31B）驱动的高效翻译，数据集不仅保留了原版基准的完整结构与数学表达，更开创了多语言数学推理评测的新路径。其核心价值在于推动跨语言数学智能的公平评估，助力葡萄牙语世界在人工智能驱动的数学教育、竞赛训练及推理模型鲁棒性研究中获得前沿工具，呼应了当前全球对多语种AI能力公平性与可及性的迫切需求。