Tarefa qrdata_socsci.385
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 correlation between the Gini coefficient and the measure of political polarization? Since each US congressional session lasts two years, we take the Gini coefficient for the second year of each session. 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.385
- 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 385 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 385 answer 0.942
- Valor como publicado
0.942- Valor
- 0,942
0.942 - 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:
[0.9137399999999999,0.97026]· interval · [0.9137399999999999, 0.97026] ()
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 | [0.9137399999999999,0.97026] | — | interval · [0.9137399999999999, 0.97026] () | qrdata.gold.385 | — |
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 correlation between the Gini coefficient and the measure of political polarization? Since each US congressional session lasts two years, we take the Gini coefficient for the second year of each session. Please round to the nearest thousandth.
USGini(agent)It has been pointed out that rising income inequality may be responsible for the widening partisan gap. To measure income inequality, we use the Gini coefficient (Gini index), which is best understood graphically. Figure 3.4 illustrates the idea. The horizontal axis represents the cumulative share of people. The CSV data file, USGini.csv, contains the Gini coefficient from 1947 to 2013. We notice that both political polarization and income inequality have been steadily increasing in the United States. Variable Description year: year gini: US Gini coefficient polarization: measure of political polarization
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_9e84b893rules-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
eedbf80ad7a5cbadeaa2b35c8fc808ac6c439043bba07e9ffc32ab894d58be2fO 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/8b366983464692915a9e141790af8e6a794ff9573a06dcbfb2468570a921ce11.json | 884 B | 8b366983464692915a9e141790af8e6a794ff9573a06dcbfb2468570a921ce11 |
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| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.385.e1.a1.json | 311 B | 8f6d883276795d848787babbbdc2ff5f4a96c43991bf75c6e993541b3d67f6b8 |
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| sources/qrdata.gold.385.json | 1,1 KB | 97d5f9794748138c13f0cc26e0cb5428e2760f263b1c4e52af5653f6cd31592c |
| specs/qrdata_socsci.385.json | 3,7 KB | bab5f180aee04900ab9f2c45d860ccdb29909290654fb03ecaed75b07162b3f1 |
| traces/qrdata_socsci.385.e1.a1.jsonl | 6,6 KB | b3c8c7b50dbe6bab8cb61f2ce8b27e181e4336c89b5c4ef3a77fe2c07ea7bd38 |
| trajectories/qrdata_socsci.385.e1.a1.jsonl | 4,2 KB | 56446df301f3d62fc4885cf4bd9e4feaaf86ae6dc14e606777bac88569dd713b |