physics_big

# The First Multimodal Chain of Thoughts Dataset for Physics Problems

### Dataset Overview

This dataset consists of a diverse collection of physics problems, categorized into different domains:

- **1000 problems on Kinematics**
- **600 problems on Electricity and Circuits**
- **500 problems on Thermodynamics**

### Data Sources

All data has been extracted from open sources, ensuring a wide variety of problem types and difficulty levels.

### Structure

Each problem is designed to test and enhance problem-solving skills in physics, making use of multimodal inputs for a comprehensive understanding.

---

This dataset is suitable for educational purposes, research in multimodal AI, and the development of advanced problem-solving models.

# Первый Мультимодальный Chain of Thoughts Датасет для Задач по Физике

### Обзор Датасета

Этот датасет содержит разнообразную коллекцию задач по физике, распределённых по различным областям:

- **1000 задач по кинематике**
- **600 задач на электричество и цепи**
- **500 задач по термодинамике**

### Источники Данных

Все данные были извлечены из открытых источников, что обеспечивает широкий спектр типов задач и уровней сложности.

### Структура

Каждая задача предназначена для проверки и улучшения навыков решения задач по физике, используя мультимодальные входные данные для всестороннего понимания.

---

Этот датасет подходит для образовательных целей, исследований в области мультимодального ИИ, а также для разработки продвинутых моделей решения задач.

Cite:
@dataset{,
title={Physics Big},
author={Zaharov Timur and Konstantin Korolev and Aleksandr Nikolich},
year={2024},
url={https://huggingface.co/datasets/Vikhrmodels/physics_big}
}

# 首个面向物理题目的多模态思维链（Chain of Thoughts）数据集

### 数据集概览
本数据集包含覆盖不同物理领域的丰富多样的物理题目集合，具体分类如下：
- **1000道运动学题目**
- **600道电学与电路类题目**
- **500道热力学题目**

### 数据来源
所有数据均提取自开源数据源，可涵盖丰富的题型类型与难度梯度。

### 数据集结构
每道题目均旨在考察并提升物理解题能力，通过多模态输入实现对物理问题的全面理解。

---
本数据集适用于教育用途、多模态人工智能研究以及先进解题模型的研发。

Cite:
@dataset{
title={Physics Big},
author={Zaharov Timur and Konstantin Korolev and Aleksandr Nikolich},
year={2024},
url={https://huggingface.co/datasets/Vikhrmodels/physics_big}
}