Tarefa qrdata_socsci.354
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170025Z-suite-qrdata_socsci-baseline-2a40bfVeredito
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator callPergunta feita ao analista
What percentage increase in hourly wage can be expected for each additional year of education, based on the data described? Please use linear regression and take all provided variables into consideration. Please provide your answer to the nearest hundredth of a percent.
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.354
- 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 354 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 354 answer 4.11%
- Valor como publicado
4.11%- Valor
- 0,0411
0.041100000000000005fraction (eval.py divides a '%' gold by 100) - 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
- #1 figura da resposta próxima:
[0.03986700000000001,0.042333]· interval · [0.03986700000000001, 0.042333] ()
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number backed | obrigatória | passou | — | [] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call | obrigatória | falhou | [0.03986700000000001,0.042333] | — | interval · [0.03986700000000001, 0.042333] () | qrdata.gold.354 | — |
Caminho de referência e caminho do agente
A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.
caminho de referência do item · hand_inferred
Pendências do caminho de referência: needs_spec:controls
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
What percentage increase in hourly wage can be expected for each additional year of education, based on the data described? Please use linear regression and take all provided variables into consideration. Please provide your answer to the nearest hundredth of a percent.
wage(agent)To estimate the impact of an additional year of education on hourly wage, we look at a sample size representing individuals with varying levels of education and their hourly wages. The dataset wage.csv contains the necessary data for our analysis. The columns in this dataset include 'wage', representing the total income; 'hours', representing the total hours worked; and 'educ', representing the years of education; and other variables like the parents' education and the person's IQ score.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —wage_hourly(reference)file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —derive{"args":{"left":"wage","right":"hours"},"name":"hwage","op":"ratio"}derive{"args":{"column":"hwage"},"name":"lhwage","op":"log"}
- 1Turno do modelo
call_063de96crules-1Fim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.", "caveats": [], "figure_refs": [] }
- 2Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- —
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 3Resposta
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Figuras citadas:—· Parada:answered - 4Pontuação#0resposta com lastropassouobrigatória
every number backed - 5Pontuação#1figura da resposta próximafalhouobrigatória
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
Épocas × verificações
| # | 0 | 1 |
|---|---|---|
| Época 1 | passou | falhou |
Tentativas
Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.
- época 1, tentativa 1falhoupontuada(exibindo)
Downloads desta tarefa
3018f81031744ce2e260dd80ad4c413e437e2266e44cedaa51dd839e1273049bO 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 |
|---|---|---|
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| attachments/5506f110e53a4923624d5cbe332d3221add3f25799cecf7013ab8d71aa39b05d.json | 1,0 KB | 5506f110e53a4923624d5cbe332d3221add3f25799cecf7013ab8d71aa39b05d |
| attachments/a50984f909f43b54490092d5c7819729d3c23aa903f09fa33bd149ccc0db0c91.json | 295 B | a50984f909f43b54490092d5c7819729d3c23aa903f09fa33bd149ccc0db0c91 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.354.e1.a1.json | 311 B | cc0d51b9b6d5893fe00de1e527dcb076678ea6d9a28d7d71cf957e074be10010 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.354.json | 1,2 KB | 38e7cdaba625904c1da5d853f651805a42113d27713c7531eb6b4b6a3fd1db2f |
| specs/qrdata_socsci.354.json | 5,2 KB | 80dcd0051d0070467a700f8e30e1a7c676972c495dcca8de56ca9079d03bc42d |
| traces/qrdata_socsci.354.e1.a1.jsonl | 6,8 KB | 0b590b625749d7eb0e2a9b0c7fd5bb7dd9173d61db7fc6ee9ae346cbddea4834 |
| trajectories/qrdata_socsci.354.e1.a1.jsonl | 4,4 KB | 223b2f076fb96f34c37457d503cd2c9ba698349f71566e21ac61d023ccce6d6d |