Tarefa qrdata_socsci.404
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170010Z-suite-qrdata_socsci-scripted-7912b3Veredito
Motivo: no reference path (coverage gap)
Pergunta feita ao analista
The betweenness of a node is a measure of centrality in a network. According to this measure, a node is considered to be central if it is responsible for connecting other nodes. In particular, if we assume that communication between a pair of nodes occurs through the shortest path between them, a node that lies on many such shortest paths may possess special leverage within a network. For a given node v, we calculate betweenness in three steps. First, compute the proportion of the shortest paths between two other nodes, t and u, that contain v. For example, two shortest paths occur between the Albizzi family and Tornabuon family, but we want only the proportion that contain v. Second, calculate this proportion for every unique pair of nodes t and u in the graph, excluding v. Third, sum all proportions. What is the betweenness of the BISCHERI family? Please round the result to the nearest thousandth.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.404
- Fonte
- QRData benchmark/QRData.json at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- benchmark_gold
- Localização
- QRData.json item 404 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 404 answer 9.500
- Valor como publicado
9.500- Valor
- 9,5
9.5 - Conferido por
- arquivo do benchmark
- sha256 da cópia lida
e076d960f19434adf728aab70480ce34808c06066fcea48eaa38b145d1a111a1(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/QRData.json- Licença
- CC BY-NC 4.0
qrdata.eval_py
- Fonte
- QRData benchmark/eval.py at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed (Xiao Liu, Zirui Wu, Xueqing Wu, Pan Lu, Kai-Wei Chang, Yansong Feng. Are LLMs Capable of Data-based Statistical and Causal Reasoning? Benchmarking Advanced Quantitative Reasoning with Data. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024, pages 9215-9235.)
- Tipo
- software
- Localização
- benchmark/eval.py: extract_first_number, calc_acc
- Valor
- —
- Conferido por
- arquivo do benchmark · Vendored byte for byte as suites/data/qrdata_socsci/vendor/benchmark_eval.py.txt; a parity test runs its functions against MAGI's port and the answer_figure_close check.
- Implementação
- independente da ferramenta
- sha256 da cópia lida
d6e5c1f7535ac9413951996c15544beb6f184244acb2da56e1fcd0942837e33d(identifica a cópia lida, não um arquivo canônico)- Endereço
https://raw.githubusercontent.com/xxxiaol/QRData/de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed/benchmark/eval.py- Licença
- CC BY-NC 4.0
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|
Caminho de referência e caminho do agente
A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.
Nenhum caminho de referência registrado para esta tarefa.
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
Esta tentativa não tem trajetória publicada.
Épocas × verificações
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1puladapontuada(exibindo)
no reference path (coverage gap)
Downloads desta tarefa
1ef9efe1562a63a3b25cab74510caa743675781fa402de945f22c6c07f30a7aeO hash de um zip é só de transporte: o que ancora a integridade é o RUN_SHA256SUMS que vai dentro dele, cópia exata do SHA256SUMS da execução.
| Arquivo | Tamanho | sha256 |
|---|---|---|
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.404.e1.a1.json | 200 B | 66d20e0ab9fb9d5232ee1271ca8b24a043ea6c64b4c10997f4fe31572821ff3b |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.404.json | 1,1 KB | ccea76dfcd496e1515abbfb315d633b90e4bb4aa00ddf981625a3748d5fc7468 |
| specs/qrdata_socsci.404.json | 4,3 KB | 2ea3c2bc6ba7b4dbdd5baf468a90343367f49a493912c16c3522ed60ae648eea |