Mixture-of-Thoughts 是一个多领域推理数据集，整合了数学、编程和科学三大领域的高质量推理轨迹，旨在训练大语言模型（LLM）逐步进行推理。该数据集的每条样本包含 messages 字段，存储多轮对话形式的推理过程（如：问题→思考步骤→答案），支持模型学习逐步推导能力。

数据集结构：

• 数学：93.7k 条数学问题推理轨迹

• 编程：83.1k 条用于 Python 和 C++ 中竞争性编程问题的推理轨迹

• 科学：173k 科学问题的推理轨迹