We-Math/We-Math

Name: We-Math/We-Math
Creator: We-Math
Published: 2024-07-01 20:56:38
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Hugging Face2024-07-01 更新2024-07-06 收录

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--- license: cc-by-nc-4.0 ---

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We-Math

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数据集许可证

许可证类型: CC BY-NC 4.0

We-Math

# Dataset Card for WE-MATH (ACL 2025) [GitHub](https://github.com/We-Math/We-Math) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2407.01284) | [Website](https://we-math.github.io/) Inspired by human-like mathe

魔搭社区2026-01-09 更新130

We-Math 2.0

We-Math 2.0是一个统一的系统，旨在全面增强多模态大型语言模型（MLLMs）的数学推理能力。它集成了一个结构化的数学知识系统、以模型为中心的数据空间建模和基于强化学习（RL）的训练范式，以实现广泛的概念覆盖和在不同难度级别上的稳健推理性能。关键贡献包括：1. MathBook知识系统——一个五级层次结构，涵盖491个知识点和1,819个基本原理；2. MathBook-Standard和M

github2025-08-15 更新1250

We-Math/V-Perception-40K

这是一个包含图像和对应问题的数据集，每个样本包括一个唯一标识符(id)、一张图片(image)、一个问题(question)、一个答案(answer)、一段Python代码(python_code)以及一系列元素属性(element_arrtibute)。数据集被划分为一个名为v_perception_40k的集合，包含36699个示例，总大小为993,718,992字节。

Hugging Face2025-11-07 更新30

WE-MATH

该数据集名为WE-MATH，包含了6,500个视觉数学问题，这些问题被细分为67个分层的知识概念，旨在评估大型多模态模型（LMMs）在视觉数学推理中的问题解决原则。此外，数据集还包含了一个测试子集，包含1,740个样本用于评估，这些样本分为一步、两步和三步问题。整个数据集规模为6,500个问题，任务重点在于视觉数学推理。

arXiv60

We-Math/V-Interaction-400K

这是一个包含文本和图像数据的多部分数据集，每个部分包含10113个示例（除了train_part25包含10096个示例），用于训练模型。数据集特征包括问题文本、原始图像代码、编辑后的图像、工具代码、带代码的思考过程以及答案。

Hugging Face2025-11-07 更新40