ARC-Interactive-History-Dataset 是数据集领域的开源项目，由 neoneye 开发，2024 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 278 个项目，GitHub 星标数为 118。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-10。开源数据集，免费使用。
它主要面向的使用场景是：训练模仿人类解题步骤的推理智能体。同类可对比的替代方案包括 ARC-AGI、arcprize/ARC-AGI。
ARC-Interactive-History-Dataset
把人类解 ARC 谜题的每一步操作录成数据，供 AI 学习推理过程
ARC-Interactive-History-Dataset 是围绕 ARC（Abstraction and Reasoning Corpus）任务采集的人类交互历史数据集。ARC 是一套用于衡量抽象推理与泛化能力的智力测试式谜题，传统上只提供题目和最终答案，缺少人类在解题过程中的操作轨迹。该项目记录了人类在交互式界面中解决 ARC 任务时的完整历史文件，包括每一步的点击、编辑、尝试与撤销等操作序列，从而把“解题过程”变成可分析的数据。它可用于研究人类推理策略、构建模仿人类解题的 AI 模型、评估智能体与人类行为的相似度，以及为认知科学与心理测量学提供实验素材。数据以 Python 生态组织，标签覆盖 arc-agi、intelligence-testing、psychometrics 等方向。
开源
free
数据集
GitHub 星标
★ 118
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类数据集
开发团队neoneye
所属国家
定价模式free
价格说明开源数据集，免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型arc-agi,dataset,intelligence-testing,iqtest,psychometrics,puzzle
GitHub 星标★ 118
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-02-23 00:00:00
最近更新2026-09-10 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-21
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 提供逐步交互轨迹而非仅最终答案，可还原人类解题过程
- 面向 ARC 抽象推理基准，可直接用于认知与 AI 推理研究
- 以 Python 组织，便于加载、统计和训练模型
不足之处
- 项目星标仅 118，社区规模小，文档与维护活跃度待观察
- 数据采集依赖特定交互界面，规模与任务覆盖范围可能有限
适用场景
- 训练模仿人类解题步骤的推理智能体
- 分析人类在抽象推理任务中的策略与错误模式
- 为认知科学或心理测量实验提供行为数据
替代项目
ARC-AGI、arcprize/ARC-AGI
项目介绍
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