马萨里克大学 发布 AttentionSpan 数据集, 应用在 机器学习、算法评估 领域

马萨里克大学 本次发布的数据集 AttentionSpan, AttentionSpan是一个针对算法推理任务的评估框架，包含六个无限输入域的任务，每个任务都有一个算法生成器，可以生成任意数量和配置难度的问题实例。该数据集的特点是每个解决方案都包括一个参考关注掩码，明确指定了正确推断下一步所需的过去标记。这些任务旨在评估模型在推理过程中的外推能力和鲁棒性。

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