澳鹏数据集月度精选 | 四大高价值数据集上新：覆盖数学推理、公式识别与编程评测

当大模型的能力竞争从通用表现走向专业深度，一系列更具体的问题随之浮现：数学推理的极限在哪里，手写公式识别能否应对真实拍摄条件，代码智能体能否完成真实工程任务......这些问题的答案，取决于模型是否经过足够难、足够专业、足够真实的数据训练。

本期“澳鹏数据集月度精选”推出四款高价值数据集，覆盖高难度数学、手写公式识别与两大编程评测基准，为前沿模型的训练与评估提供专业支撑。

过去一年，大模型在通用benchmark上的分数不断刷新，但行业逐渐意识到：真正决定模型落地能力的，是它在难例、专业场景与真实工程任务中的表现。通用数据训练出的模型，面对硕博级数学推理、复杂手写公式、长程代码调试时，往往暴露出明显短板。

这一趋势正在改变数据供给的逻辑。一方面，训练侧需要更高难度、更强区分度的专业数据来突破模型能力上限；另一方面，评测侧需要贴近真实场景的基准，来回答“模型到底能不能用”这一关键问题。难例数据、专业数据与评测数据，正在成为前沿AI研发的核心资源。

EliteHLE Pro数学难题数据集：面向硕博级数学推理的评测与训练

澳鹏EliteHLE Pro数学难题数据集是一套面向前沿大模型数学能力评测与训练的高质量英文数据集，聚焦硕博及以上专业课程难度，规模2000+题。题目采用单一设问问答题或填空题，每题配置唯一、简洁的标准答案和步骤清晰的英文解析，公式统一采用标准LaTeX格式。所有题目均通过GPT及Claude等顶尖模型的难度验证，确保题目具备足够挑战性。

核心优势包括：

• 高难度与强区分度：聚焦硕博级专业课程难度，答案唯一、客观可判；
• 质量保障：经过原创性及多模型重复挑战验证，确保题目质量；
• 格式规范统一：标准答案与英文解析配套完整，LaTeX公式统一规范。

适用场景：大模型高阶数学推理训练与强化学习、数学能力基准评测与模型横向对比、难题生成与推理链质量研究、高质量英文数学问答语料建设等。

理科手写公式笔记数据集：真实场景下的手写公式识别资源

澳鹏理科手写公式笔记数据集包含1万+张理科手写公式笔记图像，均为真实场景采集或高仿真模拟。学科包括数学、物理与化学；学段覆盖初中、高中、大学及以上。数据集涵盖多种书写风格、拍摄角度与光照条件，并严格进行隐私脱敏处理。

核心优势包括：

• 公式密度高：每页至少2个标准行间公式，单页字符数不少于100；
• 笔迹多样：笔迹覆盖多种不同书写风格，降低书写者偏差；
• 拍摄条件复杂：覆盖正拍、侧拍、透视变形等多种角度及自然光、灯光、阴影等多种复杂光照。

适用场景：手写公式检测与识别模型训练、作业批改与笔记数字化、文档智能与多模态大模型的公式理解能力增强、复杂拍摄条件下的OCR鲁棒性评测等。

ProgramBench评测集：完整工程轨迹支撑智能体训练与评测

面向代码大模型与Coding Agent，澳鹏ProgramBench围绕真实软件功能逆向场景，提供工程任务、完整智能体轨迹、可执行环境及自动化评测结果，记录从需求理解、探索、编码、工具调用、调试到提交的全过程，为训练与评测提供可复现的工程数据。

产品包含600+个工程任务，支持Go、Rust、C、C++等编程语言。每个任务包含多次独立Rollout，提供成功、部分成功与失败等多轨迹训练信号。数据选取Star数超过500的真实开源项目，要求模型仅依据公开文档和黑盒执行输出，从零重建完整程序行为，并配套可通过全部测试的Gold方案及长程解题轨迹。

适用场景：代码大模型与编程Agent训练、黑盒程序重建与行为复现能力评测、长程调试与复杂任务规划研究、可执行验证驱动的代码生成训练等。

PRDBench评测集：检验项目级软件开发能力

从理解需求到交付可运行的软件，AI能否完成真实工程任务？澳鹏PRDBench面向代码大模型与AI Agent，以真实PRD、存量系统代码和私有动态评测环境，覆盖需求理解、系统分析、代码开发、运行调试、问题修复到工程交付的完整链路，评估模型的项目级软件开发能力。

产品通过私有测试、动态场景生成及不泄露测试用例的结构化反馈，构建“开发—评测—修复—再评测”闭环，综合考察开发调试、工程交付与泛化能力，支持行业定制，为企业评估模型在真实业务场景中的工程表现提供依据。

适用场景：代码大模型与AI Agent的项目级开发能力评测、真实业务场景下的工程表现评估、模型开发调试与泛化能力研究、企业级软件开发流程中的AI能力验证与选型等。

从数学推理的极限挑战，到手写公式的真实识别，再到代码智能体的工程轨迹与项目级开发能力评测，本期数据集分别回应了前沿AI研发在难例、专业与评测三个维度上的核心需求。如果您有相关需求或者疑问，请直接联系我们，我们的专家团队会为您进行一对一咨询。