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Agent Reasoning Chains — 196 CoT Trajectories (JSONL)
Este anuncio se muestra en su idioma original (inglés).
196 agent trajectories with full chain-of-thought reasoning. Each step shows model's thinking before tool calls. JSONL, ready for CoT distillation.
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196 agent trajectories with FULL reasoning chains (chain-of-thought). Each step includes the model's reasoning before tool calls.
Key facts:
• 196 trajectories with explicit reasoning in every step
• 177 of them PASS verification (19 FAIL included as negative examples)
• Avg reasoning length: ~870 chars per trajectory
• Ideal for: training models to reason before acting, CoT distillation
• Tools: run_python, read_file, write_file, list_files
• Format: JSONL, ATIF-v0.2
What's inside each entry:
- Task description (id, category, difficulty)
- Multi-step trajectory with EXPLICIT reasoning before each tool call
- Tool calls + observations
- Final answer
- Verification verdict (PASS/FAIL)
Perfect for:
- Chain-of-thought distillation
- Research on agentic reasoning
- Tool-use planning models
- Training agents that "think before acting"
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1 archivo · 1.44 MB
- dataset_reasoning.jsonlJSONL · 1.44 MB
Datasets de fine-tuning
Agent Reasoning Chains — 196 CoT Trajectories (JSONL)
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196 agent trajectories with full chain-of-thought reasoning. Each step shows model's thinking before tool calls. JSONL, ready for CoT distillation.
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Precio
$75.00
