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

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 12 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集,免费使用

项目预览

ARC-Interactive-History-Dataset 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类数据集
开发团队neoneye
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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
上线时间2024-02-23 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积17.8 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数2

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 118

技术标签

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

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