DeliChess：用于国际象棋谜题求解中审议的多方对话数据集

多方对话是研究协作推理与决策的关键场景，但现有数据集鲜少关注结构化、深度的复杂推理任务。本文推出 DeliChess，这是一个新颖的群体审议对话数据集，参与者协作解决多选国际象棋谜题。每组先独立解题，再进行多方讨论并提交修正后的集体答案。数据集包含 107 段完整对话转录、讨论前后选择及谜题难度等元数据。评估显示，审议显著提升了群体准确率。进一步分析发现，虽探究性话语增加了性能波动，但未持续带来更好表现。该数据集为建模群体推理提供了丰富测试床。