本项目聚焦于多学科领域的原创竞赛题研发，涵盖自然科学、工程技术、人文社科等多个方向。题目设计严格对标研究生教育水平，要求出题者深度结合学科前沿理论、交叉领域知识与实际应用场景，确保题目具备足够的深度与创新性。同时，为检验题目难度与模型的应对能力，设定主流模ChatGPT、DeepSeek、豆包、Gemini 至多两个能够成功解答的标准，旨在通过高门槛、高区分度的题目，构建具有挑战性的数据集，为后续模型训练与优化提供优质数据资源，推动 AI 技术在复杂问题解决领域的突破。
项目核心参与人员锁定为 985、211 高校对应学科的研究生及以上学历群体，此类人员具备深厚的专业知识体系与扎实的学术研究能力。同时，要求参与者拥有良好的知识储备广度与深度，熟悉学科内经典理论与前沿动态，并保持定期浏览对应学科权威杂志的习惯，从而保证在出题过程中既能立足学科根基，又能敏锐捕捉学科前沿趋势，产出契合研究生学术水准、兼具创新性与挑战性的原创竞赛题目，为项目数据质量提供可靠保障。
项目覆盖的原创竞赛题场景广泛，可应用于高校学术竞赛、企业技术创新大赛、国际学科挑战赛等多个领域。在高校中，能为研究生学术论坛、跨学科知识竞赛提供高质量题目，激发学生探索前沿知识；在企业场景下，可用于技术人才选拔与创新能力考核，助力企业挖掘尖端人才；在国际赛事中，为提升竞赛专业性与权威性提供支持。通过覆盖多元竞赛场景，收集不同学科、不同难度层级的题目，形成丰富多样的数据集，为 AI 模型在复杂真实环境下的训练提供充足素材，推动其适应多样化的竞赛需求。
该项目所产出的原创竞赛题数据，对当前 AI 模型的发展具有重大研究价值。当前主流模型在处理跨学科、高难度复杂问题时仍存在局限性，而这些数据能有效填补模型训练中高端知识场景的空白。通过分析模型对这些题目解答的准确率、推理逻辑等表现，研究人员可深入挖掘算法短板，针对性地优化模型架构与训练策略，探索多模态、多学科融合的算法创新路径，助力研发能够覆盖全领域、达到竞赛级解题水平的 AI 系统，推动人工智能技术向更高层次发展，实现从基础问答到复杂学术问题求解的跨越。
我们提供高质量、领域定制的数据集，专为人工智能模型训练而设计。我们在数据采集、专业标注、质量审核等每一个环节，均严格把控数据安全与合规性，确保数据来源可追溯、使用可放心。每一套数据集都兼顾性能、可扩展性与行业适配性，助力客户在创新中领先一步。
