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Tarefa qrdata_socsci.372

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

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?

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.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

    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[-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.

    1. 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.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · 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'.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_54571829rules-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)
    49,1 KB · sha256 d17426bb67e58e554b0b2a6cfaa8c28d0094d7bce1db2e2b193b97edc2fc54a1

    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
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    attachments/a88cc2c6737e357168877908014ce29de6130bf555ec7cb5eca1a8bcaec1d146.json277 Ba88cc2c6737e357168877908014ce29de6130bf555ec7cb5eca1a8bcaec1d146
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.372.e1.a1.json311 Bf27f3ae9c9daee47635add9ef43648f1b38d54777b659693d4c5417bad401703
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.372.json1,1 KBfc3ce965d6c3fd25788401c759c2443b956f54ec26ddba0430b1ae0fefab7c5d
    specs/qrdata_socsci.372.json4,6 KB0e45b131ad910d6549c399e80e466e6aa3e4266101837672c10a556674feb573
    traces/qrdata_socsci.372.e1.a1.jsonl6,9 KB293a3196f8fcb15c15d7de2e589015cd8a7a8edb483ad2cfc3820ca6ef16457b
    trajectories/qrdata_socsci.372.e1.a1.jsonl4,4 KB58727daa55aa06550801b7f60b6ba9299b1f486f596cff20c40667daceb3e3a8