我们提出了上下文查询重写 (CQR) 数据集，用于多领域面向任务的口语对话系统，它是斯坦福对话语料库的扩展 (Eric et al., 2017a)。虽然以前的方法通过学习候选转换来解决不同模式的问题（Naik 等人，2018），但我们将参考解析任务建模为用户查询重构任务，其中对话状态被序列化为自然语言查询，可以由下游口语理解系统执行。

OpenXLab40

WiderPerson

密集行人检测

人脸遮挡识别

WiderPerson总共包含13,382个带有399,786注释的图像，即每个图像29.87个注释，这意味着该数据集包含具有各种遮挡的密集行人。因此，由于场景和遮挡的差异很大，因此建议的数据集中的行人极具挑战性，这适合于评估野外的行人检测器。

OpenXLab100

Flan V2

指令微调

多任务指令

Flan Collection 将 Flan 2021、P3、Super-Natural Instructions 的数据集以及数十个数据集编译到一个地方，将它们格式化为零样本、少样本和思维链模板的混合体，然后将它们混合在正如 Scaling Flan 论文和 Flan Collection 论文中针对 Flan-T5 和 Flan-PaLM 所报告的那样，发现在保留的评估基准上取得了很好结果的

OpenXLab50

Multi-wavelengthObservations-of-Sgr-A

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