[2025-05] 数据集总结·自动定理证明的基准数据集 本文汇总了目前形式化和非形式化的自动定理证明的相关数据集,目前是一个较为简单的版本(使用gemini deep research速通),存在疏漏,不过可通过查阅每个数据集的论文官方链接(在表5)核实。 本文会在后续补充和修正更多信息。 表1: 数据集基本信息 表2: 数据集特征与来源 表3: 数据集上下文与技术细节 表4: 数...
标准做法是将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常比例为70%:15%:15%或类似分配。训练集用于直接训练模型，验证集用于调整参数和选择模型，而测试集仅在最终评估时使用一次，模拟真实世界中未见过的数据。
数据集信息 CMB(Comprehensive Medical Benchmark in Chinese)是由香港中文大学(深圳)的研究团队在2023年推出的一个全面的中文医学问答评测基准。CMB旨在为大型语言模型(LLMs)在医学领域的表现提供一个标准化的评估平台。子集其一是 CMB-Exam,汇集了大量公开获取的模拟考试题、课程练习题以及常见误解题,这些材料主要源自...
划重点: 🌟 OpenAI 发布了名为 HealthBench 的健康领域评估数据集，评估 AI 模型在医疗问题上的回答能力。 💡 专家称该数据集在规模和评估标准上是前所未有的，具有重要的开创性。 🏥 该项目标志着 OpenAI 首次独立进军医疗领域，致力于确保 AI 在健康应用中的安全性和可靠性。
基准数据集是衡量算法模型效果的重要工具。不同场景下对数据集的要求不同,数据质量直接影响最终评估结果。这里用生活化的语言详细讲讲数据集的分级标准和应用方法,帮助大家更好地理解其中的门道。 基准数据集可以分成几个不同的层次。最基础的是原始数据层,比如拍摄的原始照片、录音的音频片段、采集的传感器信号。这些...
简介:「炼丹必备」15个常用基准数据集含大规模中文多模态理解、医疗信息处理等场景 1、首个大规模中文多模态评测基准 MUGE MUGE(Multimodal Understanding and Generation Evaluation)是业界首个大规模中文多模态评测基准,由达摩院联合浙江大学、阿里云天池平台联合发布,中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV专委)协助推出...
图1 构建斗拱数据集的主要过程 如图1所示,构建斗拱点云数据集的过程是一个系统化、多阶段的流程,主要包括数据采集、预处理、注释与验证。首先,通过三维激光扫描、多视角摄影捕获和计算机模拟三种方法获取原始数据,确保数据的多样性和丰富性。随后,进入预处理阶段,对原始数据进行清理、规范化、转换和特征提取,以消除噪声...
直接使用：https://go.hyper.ai/p6SiO公共数据集精选1. MRR-Benchmark 多模态阅读基准数据集多模态阅读 (MMR) 基准包括 11 个不同任务中的 550 个带注释的问答对，涉及文本、字体、视觉元素、边界框、空间关系和基础，并具有精心设计的评估指标。直接使用：https://go.hyper.ai/deAmf2. EveDentify 瞳孔直径...
* LAB Bench 语言模型生物学基准数据集:https://go.hyper.ai/kMe1e 论文的通讯作者 Samuel G. Rodriques 强调:LAB-Bench 作为第一个专注于评估模型、Agent 能否进行科学研究的评估集,其采用的针对复杂任务的程序化评估方法,在未来将会非常重要。 图源:Sam Rodriques 社交平台 ...
如果基于 SSVEP 的 BCI 中使用的刺激频率步数较小,例如在基准数据集中,PSDA 方法可能不足以定位检测。在开发方法中,SSVEP 检测通过时间域内受体特定的鼻窦体和 EEG 信号之间的相关性进行,因为 SSVEP 响应是定时的。由于精确在基准数据集中对视觉刺激阶段进行编码,与 PSDA 方法相比,获得了高目标检测精度和 ITR。