SWE-bench Verified: 500 GitHub-задач
500 проверенных вручную пар issue–pull request из Python-репозиториев для оценки автоматического решения GitHub-задач.
Датасеты с Hugging Face с описанием на русском: что внутри и какие модели на них обучить. В каталоге уже 1 085, новые добавляются каждый час.
Отвечает DeepSeek · переписка хранится только в этой вкладке
500 проверенных вручную пар issue–pull request из Python-репозиториев для оценки автоматического решения GitHub-задач.
Огромный веб-дата��ет с оценками качества, тематики и типа страниц для отбора данных.
10 тыс.+ математических задач с решениями для обучения и проверки reasoning-моделей.
Читательский QA-датасет: вопросы к статьям Wikipedia с ответами-фрагментами.
50 тыс. размеченных отзывов о фильмах для бинарной классификации тональности на английском.
Снимок 3,1 млн статей arXiv с метаданными, файлами и PDF.
Отзывы с оценками и текстом плюс метаданные товаров Amazon: описания, категории, цены, бренды и изображения.
Претрейн-корпус FineWeb2 на 1000+ языках для обучения языковых моделей.
13 679 краудсорсинговых экзаменационных вопросов по физике, химии и биологии с 4 вариантами ответа и пояснениями.
509 сквозных CAD-задач в семи программах: видео, входные и выходные файлы, критерии оценки.
Корпус видео манипуляций роботов: 13 тыс. часов, 5 млн клипов и бытовые сценарии для обучения embodied-ИИ.
Набор КТ-исследований с парными радиологическими отчётами для обучения и проверки 3D VLM.
860 тыс. математических задач с пошаговыми решениями Chain of Thought для обучения reasoning-моделей.
17,3 млн изображений, 24,3 млн примеров и 88,9 млн реплик для тренировки современных открытых vision-language моделей.
МРТ головного и спинного мозга с текстовыми заключениями для мультимодальных медицинских моделей.
Табличные, текстовые и временные научные данные Tahoe-100M для анализа и запросов через агентов.
Крупнейший открытый набор исходного кода с GitHub с полным контекстом репозиториев для предобучения code LLM.
Крупнейший датасет видео от первого лица о ручном труде: 100 405 часов и 2 млн клипов.
114 тыс. примеров рассуждений по математике, науке, коду и головоломкам для обучения LLM.
817 вопросов в 38 категориях для проверки того, насколько модель говорит правду.
4 000+ часов аудио и видео личных взаимодействий более 4 000 участников для AI-исследований.
Набор весов и вспомогательных файлов для расширения ReActor: замена лиц и восстановление изображений.
500 пар issue–pull request из Python-репозиториев для проверки решения GitHub-задач по unit-тестам.
Более миллиона новостных заметок из 2000+ источников с тематической разметкой — для классификации текстов.