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pretty_name: GymCL Datasets
license: other
tags:
  - continual-learning
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  - tool-use
  - code
  - games
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# GymCL 数据集（`Septzzz/gymcl-data`）

[GymCL](https://github.com/Septzzz/GymCL) 持续学习基准的数据。核心是 **`unified/`**：
每个任务一份**统一格式的 golden `train` + `test`**，可直接用于 SFT / 离线评测。

## `unified/` — 统一 golden 数据（10 个任务）

统一逐行 schema（train 与 test 同一种）：
```json
{"messages": [{"role":"...","content":"..."}], "reward": 1.0 或 null, "meta": {"task","env_id","instance","source", ...}}
```
- **train.jsonl** —— **golden 轨迹**：`messages` 含完整 `user/assistant(/tool)`，`reward=1.0`。
- **test.jsonl** —— 输入侧 `messages`；有 gold 的把标准答案放 `meta.gold`，`meta.grader` 标明判分方式，`reward=null`。

| 类 | 任务 | train golden 来源 | test |
|---|---|---|---|
| code | `swe_smith` | SWE-smith-trajectories（resolved 多轮轨迹，5000） | SWE-smith held-out（problem→patch gold） |
| code | `swebench_verified` | R2EGym-SFT-Trajectories（多轮，3231） | SWE-bench_Verified 500（problem→patch gold） |
| code | `terminal_bench` | Terminal-Bench **2.0** 轨迹（reward>0，5000） | TB2.0 任务（instruction→gold `solve.sh`，89） |
| tool | `toolbench_g1` | ToolLLaMA G123 DFS 轨迹（5000） | G1 query（LLM judge） |
| tool | `apibench_hf` | apibench huggingface_train（instruction→api_call gold，8191） | huggingface_eval（gold，911） |
| tool | `bfcl` | BFCL **16 个 gold 类别**（单轮 user→gold 调用 / 多轮逐轮调用，3200） | held-out 10%（gold in meta，356） |
| game | `mastermind` | **oracle**（一致性消元推理轨迹，200） | 50 eval seeds（env 评分） |
| game | `sokoban` | **oracle**（BFS 最优推箱，200） | 50 eval seeds |
| game | `fifteen_puzzle` | **oracle**（A* 最优解，200） | 50 eval seeds |
| game | `minesweeper` | **oracle**（首翻+标雷+清安全格，200） | 50 eval seeds |

设计说明：
- **游戏无现成轨迹** → 用程序化 **oracle 求解器**在真环境里跑出最优 golden 轨迹（`env.step` 校验 reward）。
- **bfcl 替换了 tau2**（tau2 无 golden 轨迹）；**mbpp 已移除**（只有单步 gold、无多轮轨迹）。
- **games / bfcl-test / toolbench-test** 由环境现场评分（引擎 reward / bfcl checker / LLM judge），故 `reward=null`、gold（若有）在 `meta`。
- **terminal_bench 的实时评测**需 terminal-bench/harbor harness + Docker（不影响本数据的使用）。

## 原生环境资产（供实际跑环境用，非 golden 数据）

部分环境运行时需要原生资产（工具 schema、实例 parquet 等），与 `unified/` 并列存放：
`SWE-smith/`、`toolbench/`、`apibench/` 等。运行时另有从公共 Hub 直接拉取的（R2E-Gym-Lite、MBPP、各轨迹池、TB2.0 任务集）。

## 用法

```bash
python scripts/download_data.py          # GymCL setup.sh 会自动调用
# 直接取统一 golden 数据做 SFT / 评测：
#   unified/<task>/train.jsonl   (golden messages, reward=1.0)
#   unified/<task>/test.jsonl    (输入 + meta.gold / 或待跑实例)
#   unified/manifest.json        (各任务 train/test 条数)
```