Tarefa qrdata_socsci.379
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 callback rate of the first name with the highest callback rate? Please round to the nearest thousandth.
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.379
- 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 379 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 379 answer 0.159
- Valor como publicado
0.159- Valor
- 0,159
0.159 - 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:
[0.15423,0.16377]· interval · [0.15423, 0.16377] ()
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 | [0.15423,0.16377] | — | interval · [0.15423, 0.16377] () | qrdata.gold.379 | — |
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
What is the callback rate of the first name with the highest 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)
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_6d62fa72rules-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
3213b6ad545c2477c673a3ef6862a5e22b5f8e096208da516938fbc2ecbf9bd3O 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/2cb8234edb94841fc75b903b103a6be7f84660515d41ec999cefe4196d8d9f5c.json | 1,6 KB | 2cb8234edb94841fc75b903b103a6be7f84660515d41ec999cefe4196d8d9f5c |
| attachments/326c559f4b8721cb294e77234261e3910bdf50fdf65f87baa7aed57f08148354.json | 140 B | 326c559f4b8721cb294e77234261e3910bdf50fdf65f87baa7aed57f08148354 |
| attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json | 2,4 KB | 433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420 |
| attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json | 64,0 KB | 52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.379.e1.a1.json | 311 B | 8713e2a7a3dfc5f30017e72b8449a8b1876757d09befd0f0b8471483f98e0a37 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.379.json | 1,1 KB | 875443ff07b6a85fb7815aed956c9e425062998ec21e4baefabe4b35e2921e63 |
| specs/qrdata_socsci.379.json | 4,3 KB | 4801f4dd741d6a7d98a2a2284fe828ab477f700aca1edcd87a8e4cee22e5a916 |
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| trajectories/qrdata_socsci.379.e1.a1.jsonl | 4,8 KB | f3c44c9ae60f09ddcef1c968d1e35690b85511f0dc23bab56e20e167b831fc57 |