数据/科研

研究级科学推理

由专业作者命题、经严格评审的高质量 STEM 推理数据。题目要求精确推导、机理分析与多步定量推理;每道题都附有可验证的最终答案,以及抵达答案的完整推理链。

系列

04 个分支
  • 01

    科学

    物理、化学与生物学题目,立足科学原理,推导精确,结论可验证。

  • 02

    技术

    以计算方法、工具与系统运用科学知识的技术推理任务。

  • 03

    工程

    贯通科学原理、系统约束与定量设计决策的应用题。

  • 04

    数学

    证明、建模与定量推理题,解题路径清晰,结果可核验。

覆盖范围

  • 高能理论
  • 广义相对论
  • 化学
  • 生物学
  • 科学问答
  • 长链推导

交付内容

  • 题干
  • 参考答案
  • 推导链
  • 领域与知识点标签
  • 难度分层与抽样记录

构建流程

从源头到验收

我们从不堆一批人工标注,便草草交付。每类数据都要走完一个封闭且全程可观测的循环:依需求生成,经机器检查,由专家裁决,端到端可追溯。而每类数据所走的路径,各有不同。

  1. 01

    前沿命题

    一线研究者在本领域的真正前沿命题,精心构造难以检索的长推导链,迫使推理只能现场构建,无法凭记忆复述。

  2. 02

    参考推导

    每道题都配有闭式参考答案与完整推导,并标出每一处关键步骤,使解答可从头到尾逐步验证。

  3. 03

    独立重推

    第二位专家仅凭题干、在不知首份解答的情况下重新推导;凡有分歧即行裁决,直至参考答案确证无误。

  4. 04

    知识点标注

    每道题均标注领域、子方向与所用的具体方法,汇成一张结构化图谱,清楚标明每题考察的能力。

  5. 05

    前沿校准

    以当前最强模型的表现校准难度,再由领域专家复核临界结果,将每道题精确定位在从可解到真正开放的难度曲线上。

  6. 06

    分层抽样

    最后以分层抽样稳住各领域、各难度层级的分布,使规模扩大时标准不致漂移。

每轮运行都会产生学习信号,回流至源数据集;流水线由此逐批自我收紧。

样本

看看数据本身

本类别的一份真实样本,经过精简:它服务的场景、对训练的意义,以及交付时的数据形态。

应用场景

  • 训练长时程的符号与数学推理
  • 在研究级科学问题上评估前沿模型
  • 以精确的最终答案构建验证器与奖励信号

对训练的意义

关键

质量上限取决于命题与评审:专家判断、完整推导与可验证的答案,让每道题都经得起检验。

主要特点

  • 专家命题
  • 闭式可验证答案
  • 原生 LaTeX 题干
  • 知识点标注
physics research sample · high-energy field theory
领域

high_energy_field_theory_anomaly

知识点
In the Abelian anomaly theory with external fields, how to redistribute the gauge anomaly among different current definitions using an allowed local cubic counterterm, and uniquely fix its coefficient via the charge gauge symmetry that must be preserved.
题目
Let be a closed four-manifold, with all gauge fields Abelian one-forms. The gauge variation of some one-loop effective action, in the background of external fields , is Define and add the local term Choose so that, after adding , the gauge anomaly remains only where physically allowed, while the preserved charge gauge symmetry is strictly anomaly-free. Write down the expression for in terms of directly.
显示答案
答案

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