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SFT（监督微调数据集，Supervised Fine-Tuning）

小学作文评分与点评监督微调数据集

本数据集专注小学作文评分与点评任务，训练模型根据作文内容生成合理评分与教学点评，助力智能作文批改与个性化写作指导系统建设。

金融报文合规性审查监督微调数据集

本数据集专注于金融话术合规判断任务，训练模型判断金融文案是否合规及风险提示是否充分，助力构建具备监管逻辑解释能力的智能审查系统。

营销活动话术生成监督微调数据集

本数据集专注于零售运营活动中“结构化促销参数到用户转化话术”的生成任务，助力模型构建具备吸引力与场景适配性的营销文案生成能力。

工艺调优建议监督微调数据集

本数据集专注于工业质检场景中参数异常问题的智能优化建议生成任务，训练模型结合工艺原理与经验逻辑生成可执行的工程调参建议。

起诉书正文自动生成监督微调数据集

本数据集聚焦诉讼类文书生成任务，训练模型以法律语言清晰表达案件事实与诉讼主张，支撑起诉书“事实与理由段”的智能自动化撰写能力。

民法典知识问答监督微调数据集

本数据集专注《民法典》法律问答任务，训练模型准确识别法条并生成合规答复，支撑专业法律助手系统落地应用。

合同条款摘要生成监督微调数据集

本数据集专注合同关键条款的要点摘要任务，训练模型以准确、简洁的法律语言生成高度规范化的合规摘要，提升法律大模型的审阅与总结能力。

心脏病类型辅助判断监督微调数据集

本数据集旨在训练模型根据主诉与体征信息辅助判断心脏病类型，并结合逻辑理由输出初步结论，适用于医疗大模型推理能力微调场景。

出院小结生成监督微调数据集

本数据集专注出院小结自动生成任务，通过结构化病情信息与指令微调训练，助力构建语言规范、医学事实准确的医疗AI文书生成系统。

车载助手对话监督微调数据集

本数据集包含5000条典型汽车使用问题与助手应答模拟样本，用于训练车载语音助手具备智能问诊与维修导航能力。

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