Bei diesem Datensatz handelt es sich um einen Datensatz zum mathematischen Problemdenken, der 2025 von einem Forschungsteam der Stanford University und der University of Washington veröffentlicht wurde. Ziel ist es, die logische Kohärenz der Ableitung großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern und das strukturierte Denken durch mathematisches Denken zu optimieren. Die relevanten Ergebnisse der Studie sind:s1: Einfache Testzeitskalierung".

Dieser Datensatz enthält 1.000 Beispiele mit Fokus auf mathematische Probleme und Lösungswege aus verschiedenen mathematischen Bereichen wie Algebra, Geometrie und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Jedes Beispiel umfasst eine Problembeschreibung, Lösungsschritte, die Antwort und den mit DeepSeek r1 generierten Lösungsweg.