ResearchMath-14K：通过智能体扩展研究级数学

数学前沿由未知解的问题定义，但语言模型能否在无干预下参与尚不明确。主要障碍是缺乏大规模研究级数学数据集。为此，我们引入 ResearchMath-14k，这是通过多智能体流程从学术来源整理的 14,056 个问题集合，也是迄今最大的研究级数学问题库。我们进一步生成了包含 22 万条教师轨迹的 ResearchMath-Reasoning 数据集，观察到模型存在回避尝试和伪造引用等行为。经智能体过滤后微调 Qwen3 模型，平均性能提升 9.2 分，表明即使无完全正确的推理轨迹，过滤后的开放问题尝试也能提供有效监督。