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该数据集涵盖多项式、方程、不等式及初等代数结构问题等核心内容，强调符号操作与逻辑变形。其核心价值在于为 AI 模型提供离散符号系统下的规则推理的大量样本，例如展示如何通过因式分解、配方或不等式缩放等方法，将复杂表达式转化为可解形式。这是使其成为提升模型数学抽象能力与形式化推理能力的重要基础，因此被广泛用于训练专用数学解题模型，并作为构建通用推理模型时不可或缺的底层数学逻辑训练组件。
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