Tarefa qrdata_socsci.372
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
Using the debiased machine learning approach after correcting for confounding biases related to temperature, cost, and weekday effects, what is the estimated average treatment effect (ATE) of the ice cream price on sales, rounded to two decimal places?
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.372
- 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 372 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 372 answer -3.92
- Valor como publicado
-3.92- Valor
- -3,92
-3.92 - 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:
[-4.0376,-3.8024]· interval · [-4.0376, -3.8024] ()
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 | [-4.0376,-3.8024] | — | interval · [-4.0376, -3.8024] () | qrdata.gold.372 | — |
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.
- 0Início
Using the debiased machine learning approach after correcting for confounding biases related to temperature, cost, and weekday effects, what is the estimated average treatment effect (ATE) of the ice cream price on sales, rounded to two decimal places?
ice_cream_sales(agent)To find the effect of price on ice cream sales, the dataset ice_cream_sales.csv is used for training, and ice_cream_sales_rnd.csv is used for testing. Our test set has randomly assigned prices but our training data has only observational prices, which is potentially biased. Each unit is a day. For each day, we know which day of a week it is, what was the cost we had to make the ice cream (you can think of the cost as a proxy for quality) and the average temperature for that day. Then, we have our treatment, price, and our outcome, the number of ice cream sold.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —ice_cream_sales_rnd(agent)Data file ice_cream_sales_rnd.csv of this question; the question's data description is the description of dataset 'ice_cream_sales'.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_54571829rules-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
d17426bb67e58e554b0b2a6cfaa8c28d0094d7bce1db2e2b193b97edc2fc54a1O 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/82358a29c1b34f953080aa9beb5536418a21fef25b196d69343e6609ff069126.json | 1,2 KB | 82358a29c1b34f953080aa9beb5536418a21fef25b196d69343e6609ff069126 |
| attachments/a88cc2c6737e357168877908014ce29de6130bf555ec7cb5eca1a8bcaec1d146.json | 277 B | a88cc2c6737e357168877908014ce29de6130bf555ec7cb5eca1a8bcaec1d146 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.372.e1.a1.json | 311 B | f27f3ae9c9daee47635add9ef43648f1b38d54777b659693d4c5417bad401703 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.372.json | 1,1 KB | fc3ce965d6c3fd25788401c759c2443b956f54ec26ddba0430b1ae0fefab7c5d |
| specs/qrdata_socsci.372.json | 4,6 KB | 0e45b131ad910d6549c399e80e466e6aa3e4266101837672c10a556674feb573 |
| traces/qrdata_socsci.372.e1.a1.jsonl | 6,9 KB | 293a3196f8fcb15c15d7de2e589015cd8a7a8edb483ad2cfc3820ca6ef16457b |
| trajectories/qrdata_socsci.372.e1.a1.jsonl | 4,4 KB | 58727daa55aa06550801b7f60b6ba9299b1f486f596cff20c40667daceb3e3a8 |