有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
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AIME25|数学竞赛数据集|问题回答数据集
收藏huggingface2025-02-09 更新2025-02-10 收录
下载链接：
https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/AIME25
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aime25数据集是一个包含数学问题的答案的数据集，具体来源于2025年美国数学邀请赛（AIME）第一部分的考试题目。该数据集适用于问题回答任务，数据集大小小于1000条记录，语言为英语。
提供机构：
TIGER-Lab
创建时间：
2025-02-08
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
AIME25
许可
MIT
任务类别
- 问题回答（Question-Answering）
语言
- 英语（English）
标签
- 数学（Math）
数据集大小分类
- 小型（n<1K）
数据来源
数据来源于 Art of Problem Solving 网站。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
AIME25数据集的构建，是以美国数学竞赛中的一份试卷——2025年AIME I部分为基础，通过收集并整理试卷中的题目和答案，构建而成。该数据集涵盖了数学领域的相关问题，旨在为相关研究提供高质量的问答数据。
特点
AIME25数据集具备以下显著特点：首先，其内容源自权威的数学竞赛，具有高度的学术性和挑战性；其次，数据集规模适中，包含的问题数量少于1000，便于研究者进行有效处理；最后，该数据集采用MIT许可证，允许用户自由使用和分享。
使用方法
在使用AIME25数据集时，用户需遵循MIT许可证的规定，尊重数据的版权和来源。数据集以英语为主要语言，适用于问题回答任务。用户可以通过HuggingFace提供的平台，直接下载并应用于相关研究和模型训练中。
背景与挑战
背景概述
AIME25数据集源于数学竞赛领域，它是美国数学竞赛中的一个部分，由美国数学竞赛官方网站提供。该数据集主要涉及数学问题解答，创建于2025年之前，旨在为研究人员提供一份具有挑战性的数学问题集，以促进数学教育及问题解决能力的研究。数据集的语言为英语，包含了不到1000个样本，主要服务于问题解答这一任务类别，对数学教育及人工智能在数学领域应用的研究具有重要的参考价值。
当前挑战
AIME25数据集在构建和应用过程中面临的挑战包括：如何确保数学问题的多样性和难度分布合理，以适应不同层次的研究需求；同时，数据集规模较小，限制了其在机器学习模型训练中的广泛应用。此外，数学问题解答的标注和评估标准难以统一，为数据集的质量控制和评估带来了一定的挑战。在所解决的领域问题中，如何提高机器对复杂数学问题的理解能力和解答准确性，是当前研究的一大难题。
常用场景
经典使用场景
在数学学科领域，AIME25数据集作为一项重要的资源，其经典使用场景主要在于辅助考生准备美国数学邀请赛（AIME）。该数据集包含了AIME25部分一考试的题目和答案，可供学习者进行解题训练与能力评估。
衍生相关工作
基于AIME25数据集，衍生了诸多相关工作，如数学题库的构建、竞赛试题难度模型的研究以及自动评分系统的开发等，这些研究进一步推动了数学教育技术领域的发展。
数据集最近研究
最新研究方向
在数学竞赛领域，AIME25数据集以其严谨的题目设置和独特的考试形式，成为研究自动化数学解题和智能问答系统的热点资源。近期研究主要聚焦于利用深度学习技术提升模型对数学问题的理解与解答能力，特别是在自然语言处理与数学知识图谱的结合上取得了显著进展。这不仅推动了数学教育技术的发展，也对促进智能教育领域的变革具有重要意义。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
scholar.google.com 收录
Arizona Cities by Population
A dataset listing Arizona cities by population for 2024.
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ISIC 2018数据集包含2594张皮肤病变图像，用于皮肤癌检测任务。数据集分为训练集、验证集和测试集，每张图像都附有详细的元数据，包括病变类型、患者年龄、性别和解剖部位等信息。
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