zakoman/ox-alpha-mathnet-bon
ox-alpha-mathnet-bon Verified chain-of-thought reasoning traces for competition mathematics, generated with the ox-alpha reasoning model via best-of-N rejection sampling against the ShadenA/MathNet dataset (ICLR 2026). ox-alpha stealth model spec On August 20, 2026, an anonymous model designated stealth/ox-alpha appeared on OpenRouter (and OpenCode) with no disclosed developer, a 1M-token context window, multimodal input (text, image, video), and a roughly… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/zakoman/ox-alpha-mathnet-bon.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
🔍 Dữ liệu reasoning toán học từ mô hình ox-alpha
Bộ dữ liệu chứa 7.726 reasoning traces từ các bài toán thi Olympic toán học, được xác thực qua best-of-N rejection sampling và RLVR.
Dự án ox-alpha-mathnet-bon cung cấp các đường dẫn suy luận (chain-of-thought) đã được xác thực cho các bài toán toán học cạnh tranh, được sinh ra bởi mô hình stealth/ox-alpha — một mô hình ẩn danh xuất hiện trên OpenRouter vào tháng 8/2026, sau đó được hé lộ là GLM-5.3-Flash. Mỗi bản ghi là một cặp (bài toán × lần thử), với tối đa 8 lần thử mỗi bài và mọi đáp án đều được kiểm chứng đối chiếu với đáp án đúng.
✨ Điểm nổi bật
- Xác thực RLVR: 1.188 bản ghi kiểm tra bằng regex + SymPy; 6.538 bản ghi dùng LLM-as-Judge
- Tỷ lệ chấp nhận: 71.2% (5.499/7.726) đáp án đúng
- Đa dạng ngôn ngữ: hỗ trợ 17 ngôn ngữ bao gồm tiếng Anh, Bắc Mỹ, Châu Á...
- Multimodal: 45.6% bài toán kèm hình ảnh
- Độ dài reasoning trace: trung bình 16.7K ký tự, tối đa 320K ký tự
- Định dạng đáp án: 52.9% sử dụng dạng LaTeX
\boxed{...} - Stratified sampling: 1.221 bài toán được chọn lọc theo độ khó và loại hình
- SFT subset: cung cấp cả bản ghi đầy đủ và bản ghi ngắn nhất mỗi bài toán
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác biệt từ các bộ dữ liệu reasoning khác, bộ này cung cấp nhãn answer_correct tin cậy thông qua cú pháp RLVR — kết hợp so sánh chuỗi và kiểm chứng biểu tượng SymPy — hoặc LLM-as-Judge được điều khiển bởi đáp án đúng. Điều này rất hữu ích cho việc huấn luyện mô hình suy luận toán học bằng reinforcement learning (RLVR/RLHF).
Phù hợp cho các nhà nghiên cứu làm việc với mô hình suy luận (reasoning models), đặc biệt trong lĩnh vực toán học cạnh tranh và huấn luyện theo phương pháp best-of-N.
#Reasoning #MathNet #ChainOfThought #RejectionSampling #RLVR #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.
CulturaX Cleaned, Enormous, and Public: The Multilingual Fuel to Democratize Large Language Models for 167 Languages Dataset Summary We present CulturaX, a substantial multilingual dataset with 6.3 trillion tokens in 167 languages, tailored for large language model (LLM) development. Our dataset undergoes meticulous cleaning and deduplication through a rigorous pipeline of multiple stages to accomplish the best quality for model training, including language… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/uonlp/CulturaX.
Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The datasets are built from the Wikipedia dump (https://dumps.wikimedia.org/) with one split per language. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.).
C4 Dataset Summary A colossal, cleaned version of Common Crawl's web crawl corpus. Based on Common Crawl dataset: "https://commoncrawl.org". This is the processed version of Google's C4 dataset We prepared five variants of the data: en, en.noclean, en.noblocklist, realnewslike, and multilingual (mC4). For reference, these are the sizes of the variants: en: 305GB en.noclean: 2.3TB en.noblocklist: 380GB realnewslike: 15GB multilingual (mC4): 9.7TB (108 subsets, one… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/allenai/c4.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
The Open Super-large Crawled ALMAnaCH coRpus is a huge multilingual corpus obtained by language classification and filtering of the Common Crawl corpus using the goclassy architecture.\
The Open Super-large Crawled Aggregated coRpus is a huge multilingual corpus obtained by language classification and filtering of the Common Crawl corpus using the Ungoliant architecture.\
Dataset Card for WikiANN Dataset Summary WikiANN (sometimes called PAN-X) is a multilingual named entity recognition dataset consisting of Wikipedia articles annotated with LOC (location), PER (person), and ORG (organisation) tags in the IOB2 format. This version corresponds to the balanced train, dev, and test splits of Rahimi et al. (2019), which supports 176 of the 282 languages from the original WikiANN corpus. Supported Tasks and Leaderboards… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/unimelb-nlp/wikiann.
Dataset Card for OPUS-100 Dataset Summary OPUS-100 is an English-centric multilingual corpus covering 100 languages. OPUS-100 is English-centric, meaning that all training pairs include English on either the source or target side. The corpus covers 100 languages (including English). The languages were selected based on the volume of parallel data available in OPUS. Supported Tasks and Leaderboards Translation. Languages OPUS-100… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Helsinki-NLP/opus-100.