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Tarefa qrdata_socsci.385

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 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.

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.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
0,9420.942
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

    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[0.9137399999999999,0.97026]—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.

    1. 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

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_9e84b893rules-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)
    48,9 KB · sha256 eedbf80ad7a5cbadeaa2b35c8fc808ac6c439043bba07e9ffc32ab894d58be2f

    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
    attachments/8b366983464692915a9e141790af8e6a794ff9573a06dcbfb2468570a921ce11.json884 B8b366983464692915a9e141790af8e6a794ff9573a06dcbfb2468570a921ce11
    attachments/fe4006d5b355dcd29395791f8babf1920c1fae1d10e9bd66f2b144a8d7b42045.json279 Bfe4006d5b355dcd29395791f8babf1920c1fae1d10e9bd66f2b144a8d7b42045
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.385.e1.a1.json311 B8f6d883276795d848787babbbdc2ff5f4a96c43991bf75c6e993541b3d67f6b8
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.385.json1,1 KB97d5f9794748138c13f0cc26e0cb5428e2760f263b1c4e52af5653f6cd31592c
    specs/qrdata_socsci.385.json3,7 KBbab5f180aee04900ab9f2c45d860ccdb29909290654fb03ecaed75b07162b3f1
    traces/qrdata_socsci.385.e1.a1.jsonl6,6 KBb3c8c7b50dbe6bab8cb61f2ce8b27e181e4336c89b5c4ef3a77fe2c07ea7bd38
    trajectories/qrdata_socsci.385.e1.a1.jsonl4,2 KB56446df301f3d62fc4885cf4bd9e4feaaf86ae6dc14e606777bac88569dd713b