EvalPlus通过。

CodeSearchNet 数据集自发布以来，已成为代码智能领域一个事实上的标准基准，其影响深远。

MATH-500是一个专门用于评估大型语言模型（LLM）数学推理能力的高难度基准测试数据集。它包含了500道高质量、富有挑战性的数学题目，覆盖了多个数学分支领域，旨在全面检验模型解决复杂数学问题的能力。该数据集作为对原有MATH数据集的补充和扩展，提供了更加全面和具有挑战性的评估环境。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起

SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）是斯坦福大学自然语言处理组于2016年推出的机器阅读理解数据集，被誉为"机器阅读理解界的ImageNet"。该数据集包含10万多个问题-答案对，基于500多篇维基百科文章构建，成为评估机器理解人类语言能力的重要基准。让机器真正理解文本内容并回答相关问题。与传统的问答系统不同，SQuAD要求模型不仅能够识别关键词，还

是由与联合提出的代码合成评估指标，首次发表于（论文编号：2009.10297）。该指标针对传统自然语言评估方法（如BLEU）在代码任务中的局限性，创新性地融合与，成为代码生成、翻译与精炼任务的事实评估标准。

本文对SFT常用数据集格式、用途及相关开源数据集进行总结说明。

是由斯坦福大学与 CZ Biohub 研究团队于 2023 年提出的突破性方法，用于，无需显式训练奖励模型或依赖强化学习（RL）。其核心思想是将模型自身隐式转化为奖励函数，通过数学变换将复杂的强化学习问题转化为简洁的监督学习目标，显著提升训练效率与稳定性。

HotpotQA作为多跳问答研究的标杆数据集，通过其精心设计的多文档推理挑战和丰富标注，推动了问答系统从简单模式匹配向复杂推理的范式转变。虽然最佳模型在受限设置下已接近人类表现，但全维基环境和复杂推理场景下仍有显著差距。这一数据集继续激励着研究者探索更智能、可解释的问答技术，最终实现机器像人类一样深度理解和推理文本的目标。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖

RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转

CodeGen 通过。