Tarefa qrdata_socsci.356
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 is the average treatment effect (ATE) on payments from sending the email reminder to late-paying customers? Please choose the variables to adjust for, conduct linear regression, and round your answer to the nearest hundredth.
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.356
- 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 356 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 356 answer 4.43
- Valor como publicado
4.43- Valor
- 4,43
4.43 - 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:
[4.2970999999999995,4.5629]· interval · [4.2970999999999995, 4.5629] ()
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 | [4.2970999999999995,4.5629] | — | interval · [4.2970999999999995, 4.5629] () | qrdata.gold.356 | — |
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
Trajetória
Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.
- 0Início
What is the average treatment effect (ATE) on payments from sending the email reminder to late-paying customers? Please choose the variables to adjust for, conduct linear regression, and round your answer to the nearest hundredth.
collections_email(agent)In a study to determine the causal effect of sending an email reminder on the repayment of debts, a fintech company conducted a random test involving 5000 customers who were late on their payments. Each customer was randomly assigned to either receive an email about negotiating their debt or to be part of a control group that did not receive the email. Data was collected on the amounts paid by the late customers after this intervention. The dataset collections_email.csv contains variables including the amount paid (`payments`), whether the email was sent (`email`), whether the email was opened (`opened`), whether the customer contacted the collections department to negotiate their debt after having received the email (`agreement`), the customer's credit limit before being late (`credit_limit`), and the customer's risk score prior to the delivery of the email (`risk_score`).
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_1aa72faerules-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
f269da5d434c251e628c1ead950835206e54876666688bca168ef9e82879130aO 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/a16213e161463e5ea91613b6fe8025f1b685eaea98c023bb23e64f3affb1d789.json | 1,2 KB | a16213e161463e5ea91613b6fe8025f1b685eaea98c023bb23e64f3affb1d789 |
| attachments/dc2e4ab26a0c65c10de187ca470806bb75b112876ef19d957ff18ae5ebb1c918.json | 255 B | dc2e4ab26a0c65c10de187ca470806bb75b112876ef19d957ff18ae5ebb1c918 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.356.e1.a1.json | 310 B | d3edc1fe2df3983c59c1e02829211c1623f0884fd21e5a1eafa2f56b62caa14a |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.356.json | 1,1 KB | d39ea7e450675215435979fc19985203d74df58af9a7b9cef16808571c8955e4 |
| specs/qrdata_socsci.356.json | 4,6 KB | dadb195d4ec1c5e2490699b4dd895a332d5de12bf773836abb35918683f8839b |
| traces/qrdata_socsci.356.e1.a1.jsonl | 6,9 KB | d5443d774231acbd21d2b070ac1643d07945f9d837f7e9365e342926d0b3dd02 |
| trajectories/qrdata_socsci.356.e1.a1.jsonl | 4,5 KB | 4cebf92707776165c1fdcc1fd41646f6887aee324a41d4a234f42d7e460030be |