Dataset 數據集

PermaVid 令影片修改後仍然連貫

2026 年 6 月 22 日

PermaVid 想解決影片一改風格或場景後就前後不一致的老問題。它用分離式記憶設計，兼顧外觀變化與空間結構。

很多影片生成方法處理編輯任務時，會把過往畫面當成單一記憶來源；一旦做了 style、season、weather 或 time 這類修改，舊記憶就可能變成過時參考，之後生成的鏡頭容易出現人物變樣、場景走位錯亂，或者視角切換後對不上。PermaVid 提出的方向，是把「外觀語意」同「幾何結構」分開保存，避免一次編輯令全部上下文一齊失效。

這是一個影片生成框架，核心工作是讓 edited video 在跨時間、跨視角、跨多次修改之下，仍保持內容連貫。它使用 disentangled context memory：RGB context memory 負責記錄 semantic appearance，depth context memory 則保留 geometry-only structure，再配合 edit-aware memory update and retrieval，把新修改過的資訊逐步寫回記憶。

和一般只靠單一記憶庫或單一路徑條件控制的方法相比，PermaVid 的取捨很清楚：系統更複雜，也要同時處理 RGB 與 depth 兩種脈絡，但換來的是編輯之後的長期一致性。從儲存庫資訊看，項目亦提供 dataset、paper 及 demo，並依賴 Wan2.1-VACE-14B、Qwen-Image-Edit、Qwen3-VL-8B-Instruct 等模型，顯示它不是輕量玩具，而是偏研究型、多模組組合的完整流程。

支援相機移動控制，例如 direction-frames-speed 這類格式
編輯類型涵蓋 style、season、weather、time 等全局變化
重點不只是生成單段片，而是修改之後仍維持後續片段一致
需要較完整環境配置，包含 PyTorch、CUDA 與額外訓練／推理依賴

如果你是做 instruction-based video editing、reference video generation，或者想研究 Computer Vision 同多模態記憶如何影響長片段一致性，這個項目很有參考價值。現有資料提到它在長期 semantic 與 structural consistency 上明顯優於 state-of-the-art methods，但公開資訊未列出完整量化分數；較穩妥的理解，是它的亮點在方法設計與 benchmark 表現方向，而不是即裝即用的消費級工具。

GitHub： https://github.com/YS-IMTech/PermaVid

項目主頁： https://ys-imtech.github.io/projects/PermaVid/

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.16449

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MolmoMotion 把語言變成 3D 動作預測

2026 年 6 月 21 日

這是一個會按文字指令預測物件未來移動路徑的 4B 視覺語言模型，也連同資料集與基準一併公開。

現有做法多數偏向追蹤已經發生的移動，或者只在 2D 畫面估計下一步位置；作者認為這種 retrospective 範式難以支援機械人規劃與可控影片生成，所以提出 MolmoMotion、MolmoMotion-1M 同 PointMotionBench，把問題改成「根據語言指令預測 3D 點位未來軌跡」。這不是單純看影片理解內容，而是要模型根據短段 RGB 歷史、2D query points、初始 3D 位置，以及文字動作描述，預測之後約 2 秒的 3D movement。

MolmoMotion 本身屬於模型，更準確地說是 4B vision-language model，處理的是物件上指定點會怎樣移動的預測問題。儲存庫目前公開的是 autoregressive (AR) variant，並提供訓練資料、評測集、已釋出模型，以及由 pretrain 到 long-horizon finetune 的兩階段流程，較適合研究團隊直接重現結果或改成自家任務。

和同類方法相比，這個項目的取向很鮮明：它不是先做一般影片理解，再另外接 motion head，而是把 language-guided 3D point trajectory forecasting 當成核心任務。代價是輸入要求較多，你要有 query points 同初始 3D 資訊；回報則是輸出更貼近規劃用途，特別適合要預測「物件將會點樣郁」而不是只想分類場景的人。

可預測最長約 2 秒未來軌跡，文件提到 15 fps、F=30 或 F=32 的設定
評測指標列出 ADE、FDE、PWT，焦點放在軌跡準確度而非只看畫面相似度
配套包含 MolmoMotion-1M 訓練資料集與 PointMotionBench 評測基準
作者指出學到的 motion prior 可轉移到 robotics planning 與 motion-guided video generation

部署與測試的理解方式相當直接：先下載模型、資料集或 benchmark，再按儲存庫提供的 evaluation 與 training 流程執行；若不打算重訓，較合理是先拿已釋出模型跑 PointMotionBench 或自家樣本，看看語言指令改變時，3D 點位預測是否穩定。現有資訊未見完整效能數字摘錄，但官方明確聲稱表現明顯優於既有 forecasting 方法；較保守的判斷是，它最適合 embodied AI、robotics、可控影片生成研究者，以及需要把語言意圖轉成未來運動假設的團隊。

相關模型與資源包括：MolmoMotion、其 autoregressive (AR) variant、MolmoMotion-1M、PointMotionBench；底層 backbone 初始化與從零訓練入口亦有提供。

GitHub： https://github.com/allenai/molmo-motion

項目主頁： https://allenai.org/blog/molmo-motion

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visually_grounded_thinking：讓 VLM 推理同時指向圖片證據

2026 年 6 月 21 日

項目把文字推理連到圖片區域，令 Vision-Language Models 的中間思路更易驗證，也更易訓練。

現時不少 Vision-Language Models（VLMs）做視覺推理時，通常只輸出文字思路，證據其實來自圖片哪一部分，模型未必講得清。作者認為這種 text-only reasoning trace 難驗證、亦難監督，所以提出 visually grounded thinking：在推理文字中插入 <obj>...</obj>，直接標示 point 或 box 座標，將語句同圖片區域綁在一起。

這不是單純加標籤的格式改動，而是一套訓練與評測流程。項目先用 open-source counting 與 spatial reasoning datasets 合成帶視覺依據的思路，再用 SAM3-based grounding agent 產生 mask supervision，之後分別用 SFT 與 GRPO 訓練；RL 階段再靠 grounding-aware reward，以 box IoU 或 point F1 檢查模型指向的物件是否對應正確證據。

同類做法多數關注答案啱唔啱，這個項目連中間引用的圖像證據都計分，取向明顯較重視可驗證性。不過代價亦很清楚：資料製作、物件對齊、reward routing 都更複雜，訓練門檻比只做文字 reasoning 高，較適合已經有 VLM 訓練流程的研究團隊。

在 counting benchmarks 與 spatial reasoning benchmarks，加上 visually grounded thinking 的 Gemma3-4B-IT 普遍優於原版模型與 non-grounded thinking baseline；在部分空間推理任務，4B 版本甚至可追上或超過 Gemma3-27B-IT。作者亦指出 point grounding 較適合 counting，而 box grounding 在 spatial tasks 配合 grounding rewards 效果更突出。

類型上，它屬於 VLM 訓練框架加研究代碼，重點是改善視覺推理過程缺乏可核對證據的問題。
儲存庫已分開 data_synthesis_pipeline、agent、rl_reward、sft_dataset、VLMEvalKit 與 scripts，結構算清晰，理解流程會比直接改模型權重更重要。
部署思路偏研究用途，較可能需要 Docker 環境、SFT/RL 訓練配置，以及自備算力，而不是即裝即用的終端工具。
相關模型與元件包括 Gemma3-4B-IT、Gemma3-27B-IT、SAM3、GRPO、SFT、VLMEvalKit。
適合關注可解釋視覺推理、VQA、counting、spatial reasoning，或者想把中間推理變成可監督訊號的團隊。

GitHub： https://github.com/Jun-Kai-Zhang/visually_grounded_thinking

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.16122

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FreeStyle：用社群 LoRA 做雙參考生圖

2026 年 6 月 21 日

FreeStyle 不只放出資料，亦重整了雙參考生圖的訓練與評測方法。它的焦點是減少風格參考偷帶內容，同時保住畫風。

現時不少 style-reference 生成，只處理單一風格參考；至於 content + style dual-reference，常見難位是資料難整、風格長尾不足，兼且 style reference 容易把人物、物件等內容一併「滲」入結果。FreeStyle 把社群 LoRA 視為風格或內容概念的聚類中心，再配合自動生成與過濾流程，重組出可訓練的雙參考資料，連 benchmark 一起補上。

這不是單純模型，而是一個結合資料管線、benchmark 與 DiT-based model 的影像生成項目，目標是解決 SRef 與 CRef+SRef 兩類任務中，內容保持、風格對齊與 leakage suppression 很難同時兼顧的問題。文中提出 attention-level constraint，以及 RoPE low-frequency modulation，核心取向很清楚：寧可多做約束，也要壓住 style-reference content leakage。

資料規模是 FreeStyle 最有份量的部分。CRef+SRef dataset 提供 480K sequences，涵蓋 1,704 種 styles；SRef dataset 則有 619,302 sequences、622 種 styles。評測亦不只看靚唔靚，還加入 CSD、OneIG、DINOv2、CAS、CLIP-T、aesthetic predictors 及 VLM-as-judge，將 style similarity、content preservation、instruction following 同 leakage rejection 分開量度。

想理解怎樣測試這個項目，較合理的做法是分三層看：先用公開 dataset 與 benchmark 檢查資料結構；再看 repo 提供的 LoRA metadata 與 ComfyUI workflows，理解 triplet 怎樣生成與驗證；最後才研究 checkpoint 表現。它較適合研究團隊、做可控生圖的產品組，或者本身已在用 FLUX、Qwen、Illustrious 生態的人。

把 Civitai、TensorArt、Liblib 的社群 LoRA 變成可用訓練訊號
同時覆蓋 SRef 與 CRef+SRef，而非只做單一風格參考
重點不是單純追求風格像，而是壓低內容洩漏
提供 dataset、benchmark、workflow、checkpoint，便於重現整個流程

相關模型與基礎生態包括 DiT-based model、FLUX、Illustrious、Qwen，以及資料生成用的 ComfyUI workflow。若你關心的是商用穩定性，仍要留意它相當依賴社群 LoRA 品質與過濾流程；作者亦有講明，原始 LoRA 權重本身未必會隨項目再分發。

GitHub： https://github.com/Blue2Giant/FreeStyle

項目： https://blue2giant.github.io/FreeStyle/

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ImageWAM 用圖片編輯做機械人決策

2026 年 6 月 21 日

ImageWAM把世界動作模型改成圖片編輯思路，嘗試避開影片生成的高成本。對機械人控制研究者來說，這個方向幾有啟發性。

Repository image for yuyangalin/ImageWAM

ImageWAM 是一個模型訓練與評測項目，核心目標是用 image-editing foundation models 取代傳統 World Action Models (WAMs) 常見的影片生成流程，處理機械人動作預測又慢又重的問題。它的判斷很鮮明：與其生成一段未來畫面，不如直接從「當前影像 + 指令」抽取足夠的動作線索。

這項目把圖片編輯模型的中間表徵拿來做 robot action prediction。根據項目頁資料，ImageWAM 推論時不一定要解碼出編輯後影像，而是使用單次 image editing forward step 產生的 KV caches，再交給 action expert 生成未來動作，方向上比多幀影片預測更輕量。

先看 FLUX.2 ImageWAM，因為倉庫已表明它是主力版本，並提供 4B 與 9B 變體。之後再按手上資料與算力，準備本地 datasets、pretrained weights、ActionDiT 初始化權重，然後在 LIBERO、LIBERO-plus 或 RoboTwin 這幾個基準環境做訓練與評測。

這個方向不只是概念實驗。項目頁列出 RoboTwin 2.0 為 93.38%、LIBERO 為 98.4%、LIBERO-Plus 為 83.1%，並提到可節省 4.1× FLOPs、推論延遲加速 84.7%。這些數字很吸引，但始終以作者公開的實驗設定為準，若換成不同機械人平台或資料分布，表現仍要再驗證。

支援多個相關模型：FLUX.2 ImageWAM、OmniGen2 ImageWAM、Ovis-U1 ImageWAM
FLUX.2 提供 4B 與 9B 版本，Ovis-U1 走較細模型路線
適合機械人控制、world modeling、action prediction 研究與基準測試
重點不是生成漂亮畫面，而是抽取對動作決策有用的變化資訊

整體來看，ImageWAM 不算面向一般用家的 AI 工具，更像給研究者與工程團隊驗證新路線的開源項目。若你關心 world action models 是否一定要靠影片生成，這個項目提供了一個相當具體，而且有基準成績支持的反例。

GitHub： https://github.com/yuyangalin/ImageWAM

項目： https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

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ActWorld 讓世界模型學懂互動

2026 年 6 月 18 日

ActWorld不只可移動視角，亦能在生成過程中操作物件。它把導航與互動放入同一個 Interactive World Model。

ActWorld 是一個 Interactive World Model，目標是把「可四處觀看的世界」推進到「可以即時操作的世界」。以往不少世界模型主要支援移動、轉向、環視等導航動作，對場景中的物件互動支援有限；這個項目則加入中途操作物件的能力，例如拾取、搬運、放置，令同一次 rollout 不只是在場景中行走。

這個項目想處理兩個核心問題：一是缺少高質素的人與物件互動數據，二是模型容易忘記早前發生、但會影響之後物件狀態的關鍵畫面。為此，團隊建立了 100K interaction video dataset，並以 chain-of-thought reasoning 產生 per-chunk captions；同時提出 hierarchical action-aware memory 和 persistent memory bank，讓模型按互動重要性保留歷史資訊，減少 action-forgetting。

使用時，讀者可先從項目頁面的 Paper、Code、Video 和 Comparisons 了解能力範圍。從內容描述判斷，ActWorld 適合研究 Interactive World Model、Computer-use agents（CUAs）相關模擬環境、機械人互動、或需要長時序場景生成與控制的團隊參考。

在單一模型內同時處理 long-horizon navigation 與 object interaction
透過 100K interaction video dataset 補足互動數據不足
用 hierarchical action-aware memory 保留較重要的互動歷史
以 persistent memory bank 追蹤事件更新與物件身份

按頁面說明，實驗結果顯示它在不犧牲 viewpoint control 的情況下，interaction fidelity 明顯優於只做導航的 baseline。現階段公開資訊以研究展示為主，若想深入理解效果，最應留意 Comparisons 及論文中的評測設定與限制。

項目： https://interactwm.github.io/ActWorld/

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Dataset：EgoCS-400K 補足遊戲世界模型數據缺口

2026 年 6 月 18 日

這是一個為 World Models 準備的大型第一身遊戲數據集，重點是把影片、操作、狀態與文字描述對齊。

現有做法多數依賴 captioned videos、機械人數據，或模擬器軌跡來訓練 World Models，但前者缺少可執行動作與可靠狀態，後者又常受成本、場景規模或真人互動不足限制。EgoCS-400K 就是針對這個缺口而設的 Dataset 數據集，用公開的 Counter-Strike / CS2 demo 重建第一身視角，將影片、控制輸入、遊戲狀態與語言描述同步整理。

這個項目最核心的價值，不只是「有很多影片」，而是把 replay-grounded 資料做到 tick-level telemetry 對齊。資料同時包含 keyboard/mouse inputs、atomic actions、protected action chains、DP-based temporal segments，以及 multi-grained video-language captions，令模型不只看到畫面，還能追蹤玩家當下做了甚麼、為何畫面會變。

官方資料顯示，它涵蓋超過 400,000 段 first-person videos、10,000 小時以上 gameplay、1,000 多場比賽、40,000 rounds、13 張地圖，規模相當大。它支援的任務亦很明確，包括 action-conditioned future prediction、state- and event-aware scene rollout、replay-grounded captioning，以及 agent egocentric action understanding。

想了解內容，可先用公開 viewer 直接查看樣本，再按需要處理影片；若要生成 VLM captions，才需要 API key。較適合研究 World Models、Gaming Agent、Computer-use agents（CUAs）相鄰方向、影片理解，或想研究人類決策與視角變化如何連動的開發者。

類型屬於 Dataset 數據集，主要解決互動式 World Models 缺乏高質素「影片-動作-狀態-語言」對齊資料的問題
舊範式依賴 web video、robotics data 或 simulator traces，各自欠缺狀態、規模或真人軌跡
辨識度最高的設計，是 replay-grounded、tick-level telemetry 與多粒度標註放在同一條時間線
適合做未來畫面預測、事件感知生成、第一身動作理解與 captioning 研究
相關方向與模型包括 World Models、vision-language-action models、video generation models、Gaming Agent

如果你只想找一般遊戲影片數據，EgoCS-400K 可能顯得偏研究型；但若你在意動作如何驅動畫面與事件，這個項目的資料結構明顯比普通影片庫更有分析價值。它未必直接等於完整訓練方案，但作為高對齊、高時間解析度的基礎數據，定位相當清晰。

GitHub： https://github.com/EgoCS-400K/Dataset

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.18180

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SeeQ 讓 VLM 學識自己出視覺問題

2026 年 6 月 18 日

這個項目聚焦 Visual Question Generation，想解決高質視覺提問數據昂貴又難擴充的問題。它用自我演化流程，令 VLM 由答題者變成會主動發問的系統。

現有 Vision-Language Models（VLMs）多數按「被動答題」範式訓練：人類或外部模型先提供問題，模型再學習回答。論文認為這種 fixed inputs 做法受制於靜態資料分佈，Visual Question Generation（VQG）亦容易卡在標註成本高、題目深度不足這兩個瓶頸，所以 SeeQ 提出 Self-Evolving Visual Questioner，用同一個 VLM 同時做 proposer 與 filter，自動從未標註圖片生產更難、更貼近畫面內容的問題。

這個項目屬於框架兼研究型工具，重點不是再做一個普通題庫，而是建立完整流水線：先生成 seed questions，再反覆改寫，提升 visual search、context 與 spatial reasoning 要求，之後再由模型自行過濾。作者同時加入 exploration diversity 控制，目標是避免訓練一路收窄，最後只剩單一風格題目。

如果你想試，較合理的做法是先準備圖片對應的 JSON 輸入，再分開看 generation 與 evaluation 兩部分輸出。倉庫內沒有附模型權重、數據集與快取，評測亦會用到 image-capable OpenAI evaluator 與 Qwen embedding models，所以較適合已經有 VLM 環境、想驗證自動出題流程的研究者或多模態團隊。

以未標註圖片開始，自動生成、改寫、過濾視覺問題
保留 Agentic evaluation，從 visual search、evidence coverage、context、spatial reasoning 評分
另用 Qwen embedding models 檢查整體多樣性，不只看單題質素
強調 zero external supervision，不依賴人工標註或 GPT-4V 這類外部 teacher models

創新點在於它不單止用 VLM 產生問題，還把「提問能力」當成可自我增強的訓練訊號，並且把 questioner 與 answerer 兩種模式一起考慮。按論文說法，這套方法在多個 backbone VLMs 上都能提升問題質素，亦把自動出題的難度邊界推高；同樣預算下，比直接用靜態來源資料訓練更有效，而模型的 answerer 能力亦未有明顯犧牲。

相關模型與元件方面，倉庫內容顯示生成流程可配合 Qwen2.5 3B 類型設定，評測會用 OpenAI 的可看圖評估器，以及 Qwen embedding models。若你關心多模態訓練、合成數據、或想建立能自己發問再自我改良的 Agentic workflow，SeeQ 的方法論比單純看分數更有參考價值。

GitHub： https://github.com/tianyi-lab/SeeQ

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.13929

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當 AI 程式助手遇上滿山數據：CoDA-Bench 想考甚麼？

2026 年 6 月 16 日

中國人民大學團隊發表的 CoDA-Bench，把 AI 代理人丟進藏有數百檔案的 Linux 沙盒，測試牠們在真實數據密集場景下找檔案、寫代碼、做分析的綜合能力。

現有針對 AI 程式代理（AI coding agents）的評測，大致分為兩類：一類專注於軟件工程任務（例如 SWE-Bench、Terminal-Bench），只考驗代碼本身；另一類專注於數據分析能力（例如 DS-1000、DA-Code、DataSciBench），卻把所需數據直接攤在桌面，等着代理去讀。中國人民大學數據實驗室團隊指出，這種把「代碼」與「數據」分開評估的範式，與真實開發場景脫節——現實中的工程師，往往要在堆滿雜亂檔案的環境中，自己摸索出哪些數據有用，再寫代碼處理它們。

為此他們提出 CoDA-Bench（Code and Data-intensive Benchmark），屬於 benchmark 類型的評測框架。它建構了一個基於 Kaggle 生態的 Linux 沙盒，每個任務環境平均包含約 980 個檔案，總共 1,009 道題目橫跨 31 個主題社區，要求代理先在語意相近的眾多檔案中大海撈針，再整合異質資料、撰寫分析代碼，產出最終答案。

團隊測試了多款頂尖代理後發現，即使表現最好的系統，成功率也只有 61.1%，暴露出現有模型在「數據發現」與「代碼執行」之間缺乏有效銜接。這個缺口正好為下一代研究指明方向：未來的代理不只要會寫代碼，更要懂得在雜亂的檔案系統中自行導航。

如果你從事 Agentic AI 研發、數據分析自動化，或想測試 LLM 在複雜環境中的推理與編程整合能力，這套開源 benchmark 提供了一個貼近現實的試金石。完整題目已釋出於 HuggingFace，評估則可透過 Docker 一鍵執行。

重點摘要：
– 修正舊範式：突破 SWE-Bench 與 DS-1000 把代碼與數據分開考的做法，統一在同一環境內評測。
– 真實規模沙盒：每題約 980 個檔案，模擬 Kaggle 上雜亂而龐大的真實數據環境。
– 雙重能力整合：同時考驗資料探索、檔案導航、跨格式整合與代碼生成四個面向。
– 成績慘淡：頂尖代理在完整題集上僅約 61.1% 成功率，顯示仍有明顯改進空間。
– 完整開源：包含 1,009 道題目、31 個社區數據（約 43 GB），以及 Docker 評測流程。

GitHub： https://github.com/ruc-datalab/CoDA-Bench

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.15300

Categories: 開源, Agentic, 軟件, AI productions, Linux, Vibe Coding, 模型, 編程, 中國, 清華大學, 框架, Dataset 數據集

ARGAR 直指 AI 審稿可被包裝操控

2026 年 6 月 16 日

ARGAR研究一個敏感問題：論文內容不變，只改寫法，AI審稿會否被帶風向。這個項目把問題做成可重複測試的實驗框架。

現時不少 AI reviewer 評測，默認接受論文的摘要、敘事結構與貢獻陳述，並直接輸出分數或意見；ARGAR 指出這種固定範式未必真正在看科學內容，而可能被 presentation-level content 牽動。作者因此提出 ARGAR（Adversarial Repackaging Gaming AI Review），用 adversarial repackaging 把「內容不變、包裝改寫」變成可反覆驗證的測試流程。

這個項目較像一個研究框架加實驗工具，而不只是單一資料集；它要解決的，是 AI reviewer 有沒有被 narrative structure、abstract 與 contribution statements 系統性影響。核心做法是 closed-loop iterative search：每一輪根據 AI reviewer feedback 改 LaTeX 文字與結構，再比較新版與 baseline 的審稿結果，但 scientific content held fixed。

若想測試它的思路，最合適是先看 round N/source、round N/reviews、judge result.json 和 attack log.json。這樣可以直接觀察同一篇論文在科學內容不變下，經過不同包裝後，AI review 怎樣波動，也能看清每一輪修改決策如何形成。

類型定位：研究框架兼工具，用來檢驗 AI reviewer 是否容易被論文包裝影響
方法重點：只改 abstract、framing、contribution statements、narrative structure，不改 scientific content
輸出結構：保留每輪 LaTeX source、review 結果、pairwise judge 比較與跨輪 attack log
適合場景：AI safety、LLM evaluation、學術審稿自動化研究
限制提醒：項目明確反對把結果用於真實投稿操控，定位是 controlled experiments

創新之處在於它不是討論「AI 審稿準不準」的籠統問題，而是把舊範式拆開，專門測 presentation attack 對評分的影響。從儲存庫資料看，這種設計也方便研究者重播整個攻擊過程，比只看最終分數更有分析價值。

性能數字在這份儲存庫摘要未完整展開，因此不宜代作者下結論；不過評測設計本身已很有辨識度，因為它加入 pairwise judge 與多輪 review 作比較。相關模型方面，項目透過 LiteLLM 路由不同 LLM provider，可接 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 等 reviewer model、attack model 與 judge model，亦配合 ICLR、NeurIPS、ICML 風格的 review generation。

GitHub： https://github.com/xyimatvoid/ARGAR

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.09813

Categories: 開源, OpenAI, Agentic, 工具, Content Creator, AI productions, IDE, 安全, 庫, 模型, Anthropic, AGI, 清華大學, 框架, Dataset 數據集

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