Pular para o conteúdo

Tarefa qrdata_socsci.363

qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170025Z-suite-qrdata_socsci-baseline-2a40bf

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, nenhuma estimativa citada.
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call

Pergunta feita ao analista

What is the Local Average Treatment Effect (LATE) of receiving the marketing push on in-app purchases, as estimated using linear regression and instrumental variable, rounded to two decimal places?

Resposta

Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.

Valores esperados e de onde vêm

qrdata.gold.363

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 363 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 363 answer 3.29
Valor como publicado
3.29
Valor
3,293.29
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: [3.1913,3.3887] · interval · [3.1913, 3.3887] ()

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

    Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
    #VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
    0resposta com lastro
    every number backed
    obrigatóriapassou—[]———
    1figura da resposta próxima
    no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
    obrigatóriafalhou[3.1913,3.3887]—interval · [3.1913, 3.3887] ()qrdata.gold.363—

    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

    Referência: infer.iv_2slsO agente não fez uma chamada de estimação que a resposta cite.

    Trajetória

    Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

    1. 0Início

      What is the Local Average Treatment Effect (LATE) of receiving the marketing push on in-app purchases, as estimated using linear regression and instrumental variable, rounded to two decimal places?

      app_engagement_push (agent)

      A study is conducted to measure the effect of a marketing push on user engagement, specifically in-app purchases. Some customers who were assigned to receive the push are not receiving it, because they probably have an older phone that doesn’t support the kind of push the marketing team designed. The dataset app_engagement_push.csv contains records for 10,000 random customers. Each record includes whether an in-app purchase was made (in_app_purchase), if a marketing push was assigned to the user (push_assigned), and if the marketing push was successfully delivered (push_delivered).

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_8390be45rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_answer (meta-ferramenta)
        {
          "answer": "Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.",
          "caveats": [],
          "figure_refs": []
        }
    3. 2Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      —
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    4. 3Resposta

      Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.

      Figuras citadas: — · Parada: answered
    5. 4Pontuação
      #0resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
    6. 5Pontuação
      #1figura da resposta próximafalhouobrigatóriano answer figure: the answer cites no effect of an estimator call

    Épocas × verificações

    Resultado de cada verificação em cada época pontuada
    #01
    Época 1passoufalhou

    Tentativas

    Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

    Downloads desta tarefa

    Pacote da tarefa (.zip)
    48,9 KB · sha256 a6e945433c4b9cf9f34b03822290d56fc10f865edb27df10b012f356ffc4be57

    O 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.

    Downloads desta tarefa
    ArquivoTamanhosha256
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/5b87ab9dab27d5dcf4b8261bd891becf1895ac226d50a4f0e5940d3db97312ad.json885 B5b87ab9dab27d5dcf4b8261bd891becf1895ac226d50a4f0e5940d3db97312ad
    attachments/84b871501bf3d91e3fffe3ef4c627ca71b64b304ef51f20b150e0117cd62bca3.json222 B84b871501bf3d91e3fffe3ef4c627ca71b64b304ef51f20b150e0117cd62bca3
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.363.e1.a1.json310 Ba8159a1e9e34e36941fd9c17aa60f3e6adbb8c47cd14b2bd954d8d373bc75e89
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.363.json1,1 KB3867b565043616c067bacc91a1bfa2a77ab8cfb30c8280b5d1b7f13a86b9403d
    specs/qrdata_socsci.363.json4,2 KBd5d526a14bb17b904ce12bf7e42b676acb9f9812352651d0b81eb8c6f10f0e11
    traces/qrdata_socsci.363.e1.a1.jsonl6,5 KB2fbc57e11251cf3350550061a9b0d5a2564b3cf55637ea6b3dfedb1375575bd8
    trajectories/qrdata_socsci.363.e1.a1.jsonl4,1 KB6c57ab29aefa268ba034189d2aae3e5d6f719be59235e6405ef223a669f1da83