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Tarefa qrdata_socsci.396

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

We focus on libertarian candidates Ross Perot in 1996 and Pat Buchanan in 2000, using the votes for the former to predict the votes for the latter with a linear regression model. What is the Coefficient of determination of the model? Please round to the nearest thousandth. The coefficient of determination is a measure of model fit and represents the proportion of variation in the outcome variable explained by the predictor. It is defined as one minus the ratio of the sum of squared residuals (SSR) to the total sum of squares (TSS).

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.396

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 396 (0-based), field 'answer'
Trecho
item 396 answer 0.513
Valor como publicado
0.513
Valor
0,5130.513
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: [0.49761,0.52839] · interval · [0.49761, 0.52839] ()

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[0.49761,0.52839]—interval · [0.49761, 0.52839] ()qrdata.gold.396—

    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

      We focus on libertarian candidates Ross Perot in 1996 and Pat Buchanan in 2000, using the votes for the former to predict the votes for the latter with a linear regression model. What is the Coefficient of determination of the model? Please round to the nearest thousandth. The coefficient of determination is a measure of model fit and represents the proportion of variation in the outcome variable explained by the predictor. It is defined as one minus the ratio of the sum of squared residuals (SSR) to the total sum of squares (TSS).

      florida (agent)

      Consider the problem of predicting the 2000 US election results in Florida using the 1996 US election results from the same state at the county level. In Florida, there are 68 counties, and the CSV file florida.csv contains the number of votes cast for each candidate in those two elections. Variable Description county: county name Clinton96: Clinton’s votes in 1996 Dole96: Dole’s votes in 1996 Perot96: Perot’s votes in 1996 Bush00: Bush’s votes in 2000 Gore00: Gore’s votes in 2000 Buchanan00: Buchanan’s votes in 2000

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_0d38b21frules-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)
    49,3 KB · sha256 48201a68e67da0246565588a061de258f375d311891b709e4eb15905b5fd8265

    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/03174a38ec0a82745ec32faa0311c5ce53bac63c364d0852b25eefbca940cc35.json563 B03174a38ec0a82745ec32faa0311c5ce53bac63c364d0852b25eefbca940cc35
    attachments/2b564c3f244fae75eab9104638d6748b1eb1e39dec17426f0e7963289ee58a08.json932 B2b564c3f244fae75eab9104638d6748b1eb1e39dec17426f0e7963289ee58a08
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    attachments/52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b.json64,0 KB52ab03d8ec104abb85572294bf8a469d75c5de9e74d6042caabff8017adc572b
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.396.e1.a1.json311 B03afad61be6390eef3292440e662e3b8ddb3e9f840ad29220b03f642f71ddf89
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.396.json1,1 KB9adcc091f9785e91a1156165823196cf6a9d77ca550ccceb91fc96b3f51a2bf0
    specs/qrdata_socsci.396.json4,0 KB0350bb8c1790835da254a349f1cbe7adfb62d0dd339e358ed3c52c277c5f62f6
    traces/qrdata_socsci.396.e1.a1.jsonl6,9 KB63f930262a35c071fd0859d3382714bb6644766c517882bf4aaf7c5fdd675c20
    trajectories/qrdata_socsci.396.e1.a1.jsonl4,4 KBa4bb5d419e3d3e2598a5b7f6eb301a58b53924127a0ff8b67619cb5eddc39540