Tarefa qrdata_socsci.405
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 indegree of the senator with the greatest value of indegree? Please output an integer.
Pelas regras deste roteador não identifiquei um desenho que responda à pergunta; nenhuma estimativa foi feita.
Valores esperados e de onde vêm
qrdata.gold.405
- 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 405 (0-based), field 'answer'
- Trecho
item 405 answer 63
- Valor
- 63
63 - Conferido por
- arquivo do benchmark · The printed gold is in the excerpt and index.json. It has fewer than 3 significant digits, so it is not set as value_as_published: the isolation gate searches that field verbatim, and a string this short can occur anywhere in a prompt (the gate does not search such numbers either).
- 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:
[61.11,64.89]· interval · [61.11, 64.89] ()
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 | [61.11,64.89] | — | interval · [61.11, 64.89] () | qrdata.gold.405 | — |
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 indegree of the senator with the greatest value of indegree? Please output an integer.
twitter-following(agent)We analyze Twitter-following data among US senators as directed network data. In this data set, an edge represents an instance of a senator following another senator’s Twitter account. The data consist of two files, one listing pairs of the Twitter screen names of the following and followed politicians, twitter-following.csv, and the other containing information about each politician, twitter-senator.csv. Variable Description Twitter-following data following: Twitter screen name of the following senator followed: Twitter screen name of the followed senator Twitter senator data screen_name: Twitter screen name name: name of senator party: party (D = Democrat, R = Republican, I = Independent) state: state abbreviation
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame —twitter-senator(agent)Data file twitter-senator.csv of this question; the question's data description is the description of dataset 'twitter-following'.
file3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970· frame — - 1Turno do modelo
call_5e395a13rules-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
759b2ec18bf7136884bec2d0859c6331734092535fb22d73cc8f039651f8dd20O 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/ce1a8fd4d552062d38e958fe3a3928e67b06088d67786ea827ef08262fad1889.json | 1,3 KB | ce1a8fd4d552062d38e958fe3a3928e67b06088d67786ea827ef08262fad1889 |
| attachments/d2c8326d7048593cd55638e7ec7da088926a510238078167b7b23b2fa08d73c0.json | 123 B | d2c8326d7048593cd55638e7ec7da088926a510238078167b7b23b2fa08d73c0 |
| native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.405.e1.a1.json | 308 B | 2802b381c7a6c2def5a7b7b748e1bd88f0addc83438b38de5b87e89a5abb8890 |
| sources/qrdata.eval_py.json | 1,3 KB | d610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a |
| sources/qrdata.gold.405.json | 1,4 KB | c0623e1515ff7aa411d62a0edc5e6126097fce5dd966e571fc2fcfbecad66152 |
| specs/qrdata_socsci.405.json | 4,4 KB | ba0697ccc7aacb8ad4f8036cf9f1447dafd164bea8119d59138e65070482ca28 |
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| trajectories/qrdata_socsci.405.e1.a1.jsonl | 4,5 KB | 2a0223d2995c66cdf4dc5f022d7263ed34628105564eb12a123c4532e9aa772e |