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.ipynb_checkpoints/README-checkpoint.md

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+---
+dataset_info:
+  features:
+  - name: id
+    dtype: string
+  - name: problem
+    dtype: string
+  - name: data_source
+    dtype: string
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+  - name: answer
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+  - name: acc
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+  splits:
+  - name: train
+    num_examples: 21802   # 上传到 HF 后会自动更新
+  config_name: default
+
+configs:
+- config_name: default
+  data_files:
+  - split: train
+    path: train.parquet
+---
+
+# Dataset Name (请替换成你的数据集名称)
+
+## Dataset Description
+
+这是一个多模态推理数据集，包含以下字段：
+
+- **id**：样本唯一标识（string）
+- **problem**：问题文本，通常来自复杂推理场景
+- **data_source**：原始数据来源，例如 `ThinkLite-VL-Hard`、`Vision-SR1` 等
+- **images**：图像，HuggingFace 会自动处理 `{'bytes': ...}` 格式
+- **answer**：标准答案
+- **acc**：模型或人工的正确率标注（0~1 float32）
+
+你可以用于 VQA、多模态推理、模型评估等任务。
+
+- **Total Records:** (请填入)
+- **Sources:** ThinkLite-VL-Hard, Vision-SR1, (or others)
+- **Tasks:** Visual QA, Multimodal Reasoning, Evaluation
+
+---
+
+## Dataset Structure
+
+### Data Fields
+
+| Field        | Type      | Description |
+|--------------|-----------|-------------|
+| `id`         | string    | 样本ID |
+| `problem`    | string    | 问题文本 |
+| `data_source`| string    | 来源数据集名称 |
+| `images`     | image     | 图像（自动处理bytes） |
+| `answer`     | string    | 标准答案 |
+| `acc`        | float32   | 正确率标签 |
+
+### Example Instance
+
+```json
+{
+  "id": "sample_00123",
+  "problem": "What is the so

README.md

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+
+# Dataset Name (请替换成你的数据集名称)
+
+## Dataset Description
+
+这是一个多模态推理数据集，包含以下字段：
+
+- **id**：样本唯一标识（string）
+- **problem**：问题文本，通常来自复杂推理场景
+- **data_source**：原始数据来源，例如 `ThinkLite-VL-Hard`、`Vision-SR1` 等
+- **images**：图像，HuggingFace 会自动处理 `{'bytes': ...}` 格式
+- **answer**：标准答案
+- **acc**：模型或人工的正确率标注（0~1 float32）
+
+你可以用于 VQA、多模态推理、模型评估等任务。
+
+- **Total Records:** (请填入)
+- **Sources:** ThinkLite-VL-Hard, Vision-SR1, (or others)
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