发布 G-REAL 数据集, 应用在 图论问题、性能评估 领域

本次发布的数据集 G-REAL, 该数据集是为了评估MA-GTS框架在不同类型的图论问题、复杂性和领域中的推理能力而创建的，它是一个受现实世界启发的图论数据集。其中包含了反映现实世界情景的复杂TSP实例，并且已经通过与现有大型语言模型的性能指标进行验证。数据集的规模在节点大小上从8到25不等，涉及的任务包括图论问题，如TSP、最短路径问题和循环问题。

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