浙江大学 发布 EMMOE-100 数据集, 应用在 自然语言处理、任务模拟 领域

浙江大学 本次发布的数据集 EMMOE-100, EMMOE-100数据集是一个包含100个复杂日常任务的集合，由浙江大学国际联合学院和浙江大学光电与信息工程系共同收集。该数据集具有多样化的任务属性、详细的过程注释、失败后的重计划以及两个用于语言模型训练的子数据集。数据集中的任务设计涵盖了短期任务、长期任务、开放式任务、逻辑任务和人类风格的任务，以模拟真实世界中的复杂场景和需求。

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