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Tarefa qrdata_socsci.378

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 callback rate of the first name with the lowest callback rate? Please round to the nearest thousandth.

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.378

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 378 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 378 answer 0.022
Valor
0,0220.022
Conferido por
arquivo do benchmark · The printed gold is in the excerpt and index.json. It has fewer than 3 significant digits, so it is not set as value_as_published: the isolation gate searches that field verbatim, and a string this short can occur anywhere in a prompt (the gate does not search such numbers either).
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: [0.021339999999999998,0.02266] · interval · [0.021339999999999998, 0.02266] ()

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[0.021339999999999998,0.02266]—interval · [0.021339999999999998, 0.02266] ()qrdata.gold.378—

    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

      What is the callback rate of the first name with the lowest callback rate? Please round to the nearest thousandth.

      resume (agent)

      Does racial discrimination exist in the labor market? Or, should racial disparities in the unemployment rate be attributed to other factors such as racial gaps in educational attainment? To answer this question, two social scientists conducted the following experiment.1 In response to newspaper ads, the researchers sent out résumés of fictitious job candidates to potential employers. They varied only the names of job applicants, while leaving the other information in the résumés unchanged. For some candidates, stereotypically African-American-sounding names such as Lakisha Washington or Jamal Jones were used, whereas other résumés contained stereotypically white-sounding names, such as Emily Walsh or Greg Baker. The researchers then compared the callback rates between these two groups and examined whether applicants with stereotypically black names received fewer callbacks than those with stereotypically white names. The positions to which the applications were sent were either in sales, administrative support, clerical, or customer services. Data is in the CSV data file resume.csv. Variable Description firstname: first name of the fictitious job applicant sex: sex of applicant (female or male) race: race of applicant (black or white) call: whether a callback was made (1= yes, 0= no)

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_9b73b677rules-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)
    50,2 KB · sha256 4dc4adc3151bb780fbfbcd16310cecbe4f5c6f1ad641dce91763868a6f42f6ef

    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/2cb8234edb94841fc75b903b103a6be7f84660515d41ec999cefe4196d8d9f5c.json1,6 KB2cb8234edb94841fc75b903b103a6be7f84660515d41ec999cefe4196d8d9f5c
    attachments/4156f9b5be6f2634a2f06f35be3c83a7775393662032f413f32fb78172c58fd3.json139 B4156f9b5be6f2634a2f06f35be3c83a7775393662032f413f32fb78172c58fd3
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.378.e1.a1.json311 B0ae9b9c4f8fb03e2da9f6515e911fd6548304edffc301b07c5354ca30dcdf1df
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.378.json1,4 KB470ab7628c60778977bc44f1b03b11426f55bb702aa1eeea424c999f25d83abf
    specs/qrdata_socsci.378.json4,3 KBa74d59b69ecf71e359b29ffc23879d5989676db64df9b64baea5754c98029210
    traces/qrdata_socsci.378.e1.a1.jsonl7,2 KBfe29bf933ba96b2df8915d8085f7bfef22fa59ccbad23fc072c472d1973268cc
    trajectories/qrdata_socsci.378.e1.a1.jsonl4,8 KBea454e8a194a2b2c891351d7cdf3ff149f028a9a51e7723cbbcbddb538e96881