随着大语言模型（如GPT-4、Claude等）的发展，LLM在处理数学问题上取得了显著进展。然而，这些模型的能力主要依赖于对公开数据的广泛训练，而高质量、复杂的数学问题数据集越来越稀缺。
现有的模型虽然能在一定程度上理解和生成数学内容，但往往难以生成足够具有挑战性和多样化的问题。
使用AI 辅助合成数学数据集 生成高质量、复杂的困难数学题
发布时间：2024年09月15日
发布时间：2024年09月15日
随着大语言模型（如GPT-4、Claude等）的发展，LLM在处理数学问题上取得了显著进展。然而，这些模型的能力主要依赖于对公开数据的广泛训练，而高质量、复杂的数学问题数据集越来越稀缺。
现有的模型虽然能在一定程度上理解和生成数学内容，但往往难以生成足够具有挑战性和多样化的问题。
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