覆盖大学理科题目、高质量题库、考试数据、论文数据、科技AI、HLE人类最后考试等核心场景，为AI科研与教育提供高质量训练数据支撑。
本专题汇聚 6 个高质量数据集，涵盖大学数学、物理、化学、生物等理科题库，标准化考试真题，学术论文语料，以及 HLE（人类最后考试）等前沿基准测试集。数据集经过严格清洗与标注，适用于大模型后训练（SFT/RLHF）、科学推理能力评估、学术辅助写作等场景，为 AI 的科学素养提升提供坚实的数据基础。
HLE人类最后考试基准揭示LLM推理上限
HLE基准测试覆盖3000+道跨学科难题，当前最强模型得分率不足10%，暴露LLM在深度推理上的根本性瓶颈。
高质量合成数据成后训练核心瓶颈
OpenAI、Anthropic等头部厂商将高质量合成数据列为最稀缺资源，科学领域合成数据门槛尤高。
科学AI(SciAI)被Nature列为年度突破技术
Nature将科学AI评为2025年度突破技术，预计2030年科学AI市场规模将突破500亿美元。
涵盖高等数学、线性代数、大学物理、有机化学、分子生物学等核心学科的标准化试题。
经领域专家审核的精选题库，含详细解析与知识点标注。
考研、GRE、GMAT、SAT等标准化考试真题与模拟数据。
学术论文全文与摘要语料，覆盖计算机科学、数学、物理等学科。
科技领域专用语料，含专利文献、技术报告、科研项目数据。
3000+道跨学科高难度题目，覆盖数学、物理、化学、生物等，用于评估LLM科学推理极限。