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Tarefa qrdata_socsci.392

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

Fit a linear regression model using the Democratic margin in the two-party vote share as the response variable and the perceived competence for Democratic candidates as the predictor. What is the root-mean-squared error (RMSE) of the model estimation? 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.392

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 392 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 392 answer 0.264
Valor como publicado
0.264
Valor
0,2640.264
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: [0.25608000000000003,0.27192] · interval · [0.25608000000000003, 0.27192] ()

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[0.25608000000000003,0.27192]—interval · [0.25608000000000003, 0.27192] ()qrdata.gold.392—

    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

      Fit a linear regression model using the Democratic margin in the two-party vote share as the response variable and the perceived competence for Democratic candidates as the predictor. What is the root-mean-squared error (RMSE) of the model estimation? Please round to the nearest thousandth.

      face (agent)

      Several psychologists have reported the intriguing result of an experiment showing that facial appearance predicts election outcomes better than chance. In their experiment, the researchers briefly showed student subjects the black-and-white head shots of two candidates from a US congressional election (winner and runner-up). The exposure of subjects to facial pictures lasted less than a second, and the subjects were then asked to evaluate the two candidates in terms of their perceived competence. The researchers used these competence measures to predict election outcomes. The key hypothesis is whether or not a within-a-second evaluation of facial appearance can predict election outcomes. The CSV data set, face.csv, contains the data from the experiment. Note that we include data only from subjects who did not know the candidates’ political parties, their policies, or even which candidate was the incumbent or challenger. They were simply making snap judgments about which candidate appeared more competent based on their facial expression alone. Variable Description congress: session of Congress year: year of the election state: state of the election winner: name of the winner loser: name of the runner-up w.party: party of the winner l.party: party of the loser d.votes: number of votes for the Democratic candidate r.votes: number of votes for the Republican candidate d.comp: competence measure for the Democratic candidate r.comp: competence measure for the Republican candidate

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_25263ea8rules-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)
    50,3 KB · sha256 c492ce856ad96ef4a48a90db9d71ce08d0cab21a430fe0ef4ff93d953a5d7676

    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/16ddc29a6197662de513f06b6d935de4d7b02b07d511ff47d24cc029dd641e4f.json1,9 KB16ddc29a6197662de513f06b6d935de4d7b02b07d511ff47d24cc029dd641e4f
    attachments/433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420.json2,4 KB433a6877aa6a378bbd4b7e2752e484d8cb7499c562d68222be231f62ff2fa420
    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    attachments/81aaf42996730152582e237683a5f3aa597c4e79952085d2ad50f8fb19a217aa.json316 B81aaf42996730152582e237683a5f3aa597c4e79952085d2ad50f8fb19a217aa
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.392.e1.a1.json311 B1b3b3d8125f82fb84cade1ad2e8c16428015f3f5cc59b2e89ff67fa1219823b8
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.392.json1,1 KB32930583f31a34d654f6080c983d58b63ff7608d822c631e238c159374f1e629
    specs/qrdata_socsci.392.json4,6 KB94de18a9f93fe859b1c5c32e694b6f84c55d4a86057e99deb32ca88d0d3ba4f3
    traces/qrdata_socsci.392.e1.a1.jsonl7,7 KBf2c0047bb5f0507d7148928fc1c8cf283273bb287e188ffc8b4e0f8c155de7df
    trajectories/qrdata_socsci.392.e1.a1.jsonl5,1 KB66757825d8ad03eb438ee3f75d1922f7e6a68c1e13ab3a9c6716613eadf6129d