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数据策展

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评测与安全

reasoning-dataset-lab：面向推理数据集构建的先证明答案键，再由模型措辞

mcp-tool-shop-org/reasoning-dataset-lab · A map-first lab for datasets of puzzles, quizzes and verification items, where code proves the answer key before any model words the item.

reasoning-dataset-lab（命令行工具 rdlab）是一个 map-first 实验室，用于构建谜题、测验与验证项数据集。它先用代码构造形式化状态并由求解器证明答案键，再由本地模型将条目措辞，并记录每个条目的来源。它提供地图校验与指纹、模型列出与多样性报告以及评委比拼（bake-off）；后者包含密封测试部分、表面特征探测以及独立评分步骤。项目为 Python 包，要求 Python 3.13 及以上，评委运行需 GPU 与经许可的本地模型，版本为 alpha。

# 模型验证# 评测集# 本地大模型# 数据集构建# 数据策展
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训练与微调

Style Dataset Lab：面向视觉风格的图像数据集生产与治理管线

mcp-tool-shop-org/style-dataset-lab · Visual canon and dataset production pipeline — snapshots, splits, training packages, eval scorecards, implementation packs, and closed-loop re-ingest for any image production domain

Style Dataset Lab 是一套以项目视觉规范（constitution）为核心的图像数据集生产与治理管线。它先定义轮廓、配色、材质等风格规则，再通过 ComfyUI 生成候选图像，并按评分细则评审筛选；把获批图像与规范规则绑定，产出可复现的版本化快照、训练/验证/测试划分、导出包、评测包与评分卡、训练包和实作包。它同时提供生产工作台，用于编译生成简报、执行运行、批判与批量生产（如表情表、环境板），并将选中的成品重新回灌为候选记录，形成持续增强的闭环。它还支持带清单合约的 3D 资产导出摄取，逐字节验证声明并以未评审记录入库。

# 评测# ComfyUI# 数据集构建# 风格 LoRA# 数据策展
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