当用户直接要求进行数据集压缩测评,或在量化调优过程中需要使用 AISBench 评测工具输出数据集精度等场景时使用。 本 Skill 负责:使用 AISBench 数据集压缩代码、用 RBF Kernel Herding 算法生成压缩后的数据子集(coreset),并按用户目标交付两种产物之一: ① 接入量化调优主流程:产出独立的 coreset 数据集配置(不覆盖原始数据),回传「全集 config_name + coreset config_name」给编排层,供 evaluation.yaml 切换; ② 仅数据集压缩测评(不做量化调优):基于 example 模板生成「全集测试脚本」和「子集测试脚本」两份 shell 脚本。 暂时支持 AIME 2025 和 GPQA,其他数据集需要再结合 aisbench tools目录下 herding_coreset_selector 源码进行分析。
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