澳鹏数据集月度精选 | 覆盖全模态理解、复杂推理、海量真题的快速部署方案

08/21/2025

在AI技术快速迭代的今天,高质量的训练数据已成为模型性能突破的关键。澳鹏Appen洞察到:决定AI模型上限的,是训练数据集的专业深度与场景适配性。为此,我们正式推出"数据集月度精选"专栏,每期严选最具突破性的高质量数据集产品,为AI研发提供持续的数据动能。

本期聚焦4大专业级数据库,覆盖视频理解、逻辑推理等多个前沿领域。它们正在帮助领先的AI团队攻克3个关键瓶颈:复杂场景理解能力、跨模态关联精度和垂直领域知识密度,助力实现实际应用场景的深度适配。

全模态视频理解对话数据库

本数据库包含28万对中英文视频与文本的精准匹配内容,涵盖烹饪教学、科普知识、手工教程、动物互动、人物访谈等20多个细分领域。所有视频均达到720p及以上分辨率,且经过严格筛选去除干扰元素,确保画面纯净度满足高质量模型训练需求。

dataset of video understanding.webp

产品采用双重质检机制,每段视频不仅配有精准的时间戳标注,还包含由专业团队撰写的多轮对话QA对。这些问答内容既包含客观事实描述,也涵盖合理的推理分析,经过AI初筛和人工复核确保标注质量。

该数据库特别适用于智能问答系统开发、视频内容理解算法优化等场景,为多模态模型训练提供丰富素材。

推理分析带图题数据库

本数据库收录39,276对图文匹配的推理题目,覆盖字母推理(如字母序列规律、单词缩写关联、字母在单词中的位置特征等)、空间推理(如平面图形旋转/折叠、立体几何结构分析、物体位置关系判断等)及地图路线推理(如最短路径规划、方向识别、路线节点关联等)三大类逻辑场景。每道题目均包含清晰的问题描述、详细解答及深度解析,确保图文信息的高度一致性和逻辑严谨性。

dataset of reasoning.webp

产品特色在于其丰富的细分维度。这种结构化设计使得数据库既能满足基础推理能力训练,又能支持复杂逻辑场景的模型优化。该数据库尤其适用于提升多模态模型对图文信息的关联推理能力,在智能教育、逻辑分析系统开发等领域具有重要应用价值。

编程竞赛真题数据库

本数据库精选70万道来自全球主流竞赛平台的编程真题,全面覆盖各类算法类型和编程场景。每道题目均包含完整的问题描述、输入输出规范、多组测试用例(平均5-10组)以及带详细注释的标准解法,部分题目还提供多种解法对比。

dataset of competition.webp

产品最大特色在于其真实性和完整性,所有题目均适配Python、C++等主流编程语言,从问题定义到解决方案形成完整闭环。

这不仅能为LLM训练提供优质素材,提升其代码生成和算法设计能力,也可用于编程教学系统开发,满足从基础编程能力训练到复杂算法攻关的多层次需求。

海量高考题数据库

本数据库汇集海量最新高考原题、模拟题,覆盖语文、数学等9大学科,每学科包含万余道题目。所有题目均严格遵循高考命题标准,题型设置全面,如语文包含阅读理解、古诗文鉴赏、作文等,数学包含几何证明、概率计算等,理科包含实验分析题,文科包含材料分析题等。

dataset of gaokao.webp

该数据集产品的权威性和系统性既能支持教育类模型的专项训练,又能用于高考命题分析和备考策略研究。通过注入标准化的解题思路和考点知识,该数据库可显著提升智能辅导系统的学科问题解答能力,增强其在教育场景中的实用性。

澳鹏数据集

澳鹏提供800+个成品数据集,包含近10万小时的采集或网络公开的音频资源、50万+幅图像和超过一亿字/词文本,涵盖80+种语言和方言。我们也在不断构建新的数据集,以满足全球企业用户的部署需求。

  • 专家团队,大规模、高质量的数据供给
  • 快速部署,低成本高效益
  • 支持所有数据类型