澳鹏代码类数据集：下一代AI编程的"高能燃料"

当今大模型行业正迎来新一轮技术突破，高质量、高难度的训练数据成为推动AI推理能力飞跃的关键。在代码生成、算法优化等复杂任务中，普通难度的数据集已难以满足前沿模型的训练需求。

澳鹏团队精心构建的高质量代码数据集，为模型提供从代码补全到系统架构设计的全栈训练支持。本期产品聚焦，我们将深入解析澳鹏代码类数据集，揭示其如何为AI模型提供从基础到高阶的全方位数据支持。

百万级算法题解数据集

澳鹏算法题解数据集包含100万+组算法题和解答，所有数据均包含测试用例、时间和空间复杂度要求，以及经过验证的正确解答。题目难度和类型分布广泛，解答覆盖C++、C、Python等主流编程语言，兼具专业性与实用性。

该数据集为代码生成模型训练、算法性能评估及编程教育工具开发等领域提供了可靠基准。结构化存储格式支持高效检索与扩展，显著提升模型在代码理解、生成与调试方面的能力，是AI与编程结合研究的理想数据支撑。

代码类问答题目数据库

澳鹏代码类问答题目数据库为开发者、研究人员和行业专家提供全面、高质量的代码参考与学习资源。

• 数据量：从2,400万+条原始问答中，精准清洗出1,200万+组高质量代码类问答。
• 问题代码行数：2.87亿行
• 回答代码行数：1.48亿行
• 总代码行数：4.35亿行
• 语言：以英语为主，覆盖广泛技术交流场景。
• 编程语言：重点涵盖JavaScript、Python、Java、C#、PHP等主流编程语言。
• 领域覆盖：除计算机技术外，还涉及科学研究、批发零售、金融、文娱等行业，具备跨领域应用价值。

国外文档站点解析数据集

澳鹏国外文档站点解析数据集系统化整合全球主流学术平台的公开合规数据，包含结构化元数据、内容解析数据及关联资源，构建了一套完整的多模态学术知识库，为多模态大模型训练提供高覆盖度、多维度的学术知识体系支持。

澳鹏国外文档站点解析数据集经过严格清洗与校验确保内容可靠性，同时横跨STEM、人文社科及跨学科领域，实现广泛学科覆盖。

数据集的突出特色在于多模态多样性，整合文本、图像及用户交互数据，支持复杂模型训练。

数据均符合学术引用与版权规范，具备完善的合规性保障，是多模态大模型预训练、智能学术检索及知识增强型AI应用开发的理想选择。

常见应用场景

• 开发智能编程助手：支持代码补全、错误诊断等功能，显著提升开发效率与代码质量。
• 训练学术问答与文献摘要系统：基于多模态学术数据，构建高准确性的知识问答与摘要生成模型。
• 构建跨模态知识引擎：整合文本、图像与公式，实现多领域知识的无缝关联与检索。
• 评测模型算法性能：提供高难度基准数据，精准评估模型在复杂任务中的表现。