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个人人机协同完整创作过程数据合规数据集含CoT

含Cot 思维链推理的完整人机AI协同创作过程认知图谱训练数据集(江苏公示名称) 由17份跨十多个领域首创性作品的约3000万字完整创作过程数据含CoT组成,完整记录了从灵感萌发到定稿的人机交互全过程,开创了"个人人机协同完整创作过程合规数据集资产"这一全新品类且含CoT。全球公开可查询范围内个人人机协同作品完整创作过程数据集未有先例。作者使用9份作品对72B开源模型进行微调对照实验详见数据集介绍

行业:
人工智能
国标分类:
行业专识数据集
2
36
2026-05-22

数据集介绍

2000字):复杂系统架构/多步骤计算型对话 - 自我纠错型:AI在CoT中发现错误并自我修正(如月球火种预算假设修正) - 认知跃迁型:AI在CoT中出现明显的范式框架切换(如火箭从精密仪器→消耗性工具) - 策略表达型:AI在CoT中识别用户意图,在Answer中选择策略性表达(如思想过程确权方案中"看破不说破") **按领域:** 哲学、AI技术、法律、航天、物理、工程、文学、社会治理、文化、未来学等十多个领域。 **按规模:** 成品规模:短篇(3000-5000字)、中篇(8000-15000字)、长篇(20000-30000字)、超长(30000+字)。 过程数据规模:短篇(约10万字)、中篇(约50万字)、长篇(约200万字)、超长(约500万字)。 含CoT数据规模:每条对话的AI思维链长度约为AI最终回答长度的50%-150%,总数据量较不含CoT版本增加约50%。 **重要的边缘案例:** ① 自我推翻案例:作者主动推翻自己之前的想法,是研究"创造性错误修正"的珍贵素材。 ② 长期迭代案例:部分作品经历300+轮对话、30+个版本迭代(如月球火种V34.0)。 ③ 跨作品联动案例:17份作品之间既为独立也存在引用、依赖、递进关系,构成复杂创作网络。 ④ 未公开发布作品案例:8份未公开发布作品的内容首次披露。 ⑤ 角色扮演案例:创作者系统性切换身份与AI对话,AI在应对"身份突变"时的认知调整过程。 ⑥ AI认知进化案例:从创作初期AI的"标准模板回应"到中后期AI的"深度对齐与认知跃迁",完整记录了AI在持续深度协作中的能力进化轨迹。 ⑦ **AI"内心独白vs公开表达"差异案例(CoT专属)**:AI在CoT中坦诚质疑方案漏洞,在Answer中策略性弱化质疑——研究AI"诚实vs礼貌"权衡的珍贵样本。 ⑧ **AI认知进化纵向案例(CoT专属)**:从创作初期到中期,同一AI的CoT长度、深度、自我质疑频率的显著变化——研究AI能力成长的纵向数据。 ⑨ **跨范式迁移案例(CoT专属)**:同一对话中AI从量化推理切换到创造性探索,再切换到辩证推理——研究AI跨范式推理能力的样本。 ⑩ **CoT语言混用案例(CoT专属)**:AI在推理中中英文切换、术语嫁接的真实记录——研究多语言模型认知状态的素材。 ## 九、标注与质量控制 **标注方式:** 天然自标注(非事后人工标注) **标注内容:** 每条记录自带时间戳(精确到秒)、发言者身份(作者/AI/AI思维链)、所属作品名称、所属领域分类、等结构化元数据。 **合规质量:** 基于三证确权(时间戳存证+著作权认证+数据知识产权认证),确保数据来源真实可追溯;17份作品均已完成著作权登记,创作过程含AI思维链与最终成果一一对应,可交叉验证。 **标注控制:** 部分早期记录格式和AI名称存在轻微不统一(标点、换行等),不影响内容理解和模型训练。数据集为中文,AI思维链部分存在中英文术语混用,为真实推理痕迹,建议保留。部分对话中存在创作者角色扮演行为(模拟客户、决策者、质疑者等不同身份),建议使用时结合上下文综合判断。 **关于AI思维链的格式说明:** AI Thinking Process以独立段落呈现,与AI Final Answer之间有明确分隔。部分早期记录的格式存在轻微不统一(如Thinking Process的标注方式、换行格式等),不影响内容理解和模型训练。建议使用时统一格式后再进行训练。 ## 十、创作者能力验证实验 为客观评估本数据集创作者的真实创作能力,作者使用9份已公开作品(约20万字定稿)对Qwen-72B开源大模型持续预训练(纯文本、30轮、无标注),并与未经训练的同款模型进行同题目多题材对照测试。 实验结果显示,经训练的模型在逻辑深度、独创性、逻辑自洽性、内容质量等维度均有明显提升——模型输出从通用模板化表达,转向具备结构化框架设计、量化分析及多维度论证能力的方案呈现,输出的内容从"泛泛而谈"升级为"可执行的工程方案",从"标准心理咨询模板"转变为"有血有肉的叙事",并在跨领域融合任务中展现出独创性的结构化框架设计能力。 **关于含CoT数据的训练效果预测:** 上述实验仅使用了不含CoT的成品作品(约20万字)作为训练数据。本含CoT版本的核心资产为约3000万字的完整创作过程数据含AI思维链。基于过程监督训练的理论预期: - 使用含CoT数据进行过程监督训练,模型不仅在"回答正确率"上提升,更在"推理过程的正确性"上提升——即模型学会"正确地思考",而非仅仅"正确地回答"。 - 含CoT数据训练的模型在需要多步推理的复杂任务上表现尤为突出(如系统架构设计、成本优化分析、跨领域知识整合)。 - 含CoT数据是训练模型"自我反思"能力的关键素材——模型学会在输出前检查自己的推理过程。 - 含CoT数据中的"CoT-Answer张力"可用于构建RLHF的诚实度奖励模型,让模型学会在不确定时坦诚表达。 **实验可复现说明:** 上述9份用于实验的作品均包含在本数据集的样品中。意向采购方可使用样品中的成品作品自行复现该实验,验证训练效果。含CoT版本的完整数据集可用于验证更高阶的训练效果(过程监督、RLHF诚实度对齐等)。 **关于过程数据的补充说明:** 上述实验仅使用了9份成品作品(约20万字)作为训练数据。本数据集的核心资产为17份成品作品约3000万字的完整创作过程数据含AI思维链——它记录的不仅是"最终答案",更是"答案是如何产生的"以及"AI在产生答案前是如何思考的"。 类比而言:高质量文学作品的成品可以训练模型掌握特定领域的知识与表达;而作者从灵感萌发到定稿的完整创作轨迹,则对训练模型"如何创造性地思考与产出"具有不可替代的价值;AI在创作过程中的完整推理链,则对训练模型"如何正确地思考"具有不可替代的价值。本数据集正是三者的完整组合——它完整记录了17份首创性作品从0到1的全部创作过程,包括提问、反驳、迭代、角色扮演、跨作品联动及认知跃迁的真实轨迹,以及AI在每一步背后的完整推理过程。 **使用建议:建议谨慎清洗(特别说明)** 本数据集为创作过程原生数据,非polished后的成品文本。数据中的以下特征均为真实创作行为和AI真实推理行为的有机组成部分,建议保留: - 口语填充词、重复表述、情绪波动等——直接关联最终作品的诞生逻辑 - AI推理中的语言混用——中英文术语切换是AI跨文化概念融合的真实认知状态 - AI推理中的重复确认——"让我再检查一下""等等,这里有个问题"等自我修正痕迹是真实推理的标志性特征 - AI推理中的不流畅性——部分CoT段落存在逻辑跳跃或回溯,反映了真实认知过程的非线性特征 - CoT与Answer之间的差异——AI在内心推理中的质疑可能在最终回答中被弱化,这种"张力"是核心训练价值 建议采购方在使用时: - 优先使用完整原始数据进行过程监督训练、RLHF、可解释AI等研究 - 如确需清洗,建议仅去除纯技术性格式错误(乱码、时间戳格式不统一等),保留所有语言内容、情绪表达和AI推理内容 - 任何对对话内容或AI思维链内容的删减,都可能导致创作逻辑链断裂、AI推理链断裂和认知信号精度丢失、切勿单独使用思维链进行单方面训练,建议人类上下文+AI思维链+AI最终回答"的完整打包数据进行全方位协同训练来抑制模型崩坏和熵增漂移。">

数据属性

数据模态
文本
数据格式
JSON TXT 可提供JSON、Word、txt、PDF
记录数/样本数
30000000字
文件数量
372个文件
总大小
82MB
数据语言
中文
地理覆盖范围
中国大陆
时间覆盖范围
2026年2月至4月
数据更新频率
静态(不再更新)
数据采集方式
个人使用AI工具创作
预期用途
预训练 微调
标注状态
完全标注
标注类型
思维链(CoT)标注 原生创作过程交互数据每条记录自带时间戳(精确到秒)、发言者身份(作者/AI/AI思维链)
数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future
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