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该数据集旨在助力训练具备 “先推理、后编码” 能力的人工智能模型，针对多数代码类数据集仅展示最终结果、导致模型跳过逻辑理解直接编码，进而引发程序出错、推理薄弱、结果不可靠的痛点，其每个案例都附带详尽的分步推理过程，引导模型先掌握问题求解思路再生成代码；同时该数据集在设计上秉持简洁精炼、易于理解的原则，适用于各类实验验证、模型微调与效果评估场景。
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