EpistemeAI/philosophy-science-epistemology-math

Name: EpistemeAI/philosophy-science-epistemology-math
Creator: EpistemeAI
Published: 2025-04-12T04:54:38+08:00

Hugging Face2024-08-28 更新2025-04-12 收录

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--- license: apache-2.0 ---

许可证：Apache 2.0（Apache License 2.0）

提供机构：

EpistemeAI

EpistemeAI/reasoning-trace-gpt-oss-20b

模型可解释性

语言模型推理

该数据集包含了由OpenAI的gpt-oss-20b模型生成的细致推理轨迹。它包括指令、输入、推理、答案等特征，以及如生成的原始推理轨迹、模型ID和时间戳等元数据。数据集分为训练集，有特定的下载大小和总数据集大小。该数据集旨在用于大规模自回归变换器的调试、错误分析和解释性研究。数据集用英语描述，重点介绍其在探索开放权重模型的认识论方面的应用，并提供了Python的示例用法。还描述了实体类型，并提供

Hugging Face2025-09-11 更新330

EpistemeAI/EpistemeAI-alignment-safety-40-chat-conversation

AI安全

自然语言处理

该数据集包含对话信息，每个对话包括内容和角色两个部分。数据集划分为训练集，共有50个示例，数据大小为191852字节。

Hugging Face2025-04-09 更新140

EpistemeAI/vibe-coder-part-debug

编程生成

自动代码调试

--- dataset_info: features: - name: prompt dtype: string - name: prompt_length dtype: int64 - name: generated_response dtype: string - name: formatted_response list: - na

Hugging Face2025-10-10 更新140

EpistemeAI/plan-reason-deep-reasoning-fix-openai

人工智能

机器学习

Next-Gen推理循环数据集是基于Nathan Lambert的演讲“下一代推理模型的特征”而受启发的。该数据集为大型语言模型引入了一个结构化的多阶段推理循环。它不仅包括简单的问题-答案对，还增加了明确的推理阶段：计划、回答、复核和自信度。这种结构鼓励模型进行更透明的推理、自我纠正和校准自信度。每个样本包含用户的输入或问题、模型的推理步骤、提出的解决方案和原始模型输出。

Hugging Face2025-09-20 更新160

EpistemeAI/gpqa-diamond-augmented-oss20b

自然语言处理

模型可解释性

GPQA-Diamond推理轨迹数据集（gpt-oss-20b）是一个包含从GPQA Diamond基准派生的细粒度推理轨迹的数据集，这些轨迹经过了开放权重gpt-oss-20b自回归变换器的增强。每个示例都明确保存了完整的思维链（CoT）输出，包括中间推理标记、决策路径和最终预测。该数据集旨在促进对大规模语言模型中的系统性调试、错误归因和解释性研究。

Hugging Face2025-09-11 更新140

EpistemeAI/philosophy-science-epistemology-math

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