Tarefa qrdata_socsci.405
qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5Veredito
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call[61.11,64.89]Pergunta feita ao analista
What is the indegree of the senator with the greatest value of indegree? Please output an integer.
Linha de base ingênua: o item não declara o resultado e o tratamento, então não há regressão ingênua a fazer e nenhuma estimativa é citada.
Como o agente resolveu e como foi validado
Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.
- 1Preparação da base de dados
twitter-following— 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 abbreviationtwitter-senator— Data file twitter-senator.csv of this question; the question's data description is the description of dataset 'twitter-following'. - 2Conferência de lastro e resposta final
Todos os 0 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).
- #0resposta com lastroevery number of the answer is stated by a tool call
- #1figura da resposta próximaQRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format
Aprofundamento técnico para especialistas
Acesso direto às fontes primárias, tabela formal de verificações, comparação de argumentos, trajetória completa com prompts brutos e somas SHA-256.
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
Especificação técnica do gabarito
QRData gold: benchmark/QRData.json item 405 at de450af45ff7101b328bb064c6b475f73414a7ed
Verificações
| # | Verificação | Obrigatória | Resultado | Esperado | Observado | Tolerância | Fonte | Chamada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | resposta com lastro every number of the answer is stated by a tool call every number backed | obrigatória | passou | 0 sem lastro | 0 sem lastro[] | — | — | — |
| 1 | figura da resposta próxima QRData eval.py: strictly inside gold ± 3% (a '%' gold divided by 100), on the answer figure after meta.answer_format 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_412f744bnaive-olsFim:tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cacheChamadas pedidassubmit_answer(meta-ferramenta){ "answer": "Linha de base ingênua: o item não declara o resultado e o tratamento, então não há regressão ingênua a fazer e nenhuma estimativa é citada.", "caveats": [], "figure_refs": [] }
- 2Guardaresposta aceita
- Números encontrados
- —
- Sem lastro
- —
- Não citados
- —
1 nova(s) tentativa(s) restante(s) - 3Resposta
Linha de base ingênua: o item não declara o resultado e o tratamento, então não há regressão ingênua a fazer e nenhuma estimativa é citada.
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
07a3b5a7986e6d1ec5a7cb5bfcb13bea93b3f4920b62ad3f3aa63e9c7b1e0b3cO 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 |
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| trajectories/qrdata_socsci.405.e1.a1.jsonl | 4,5 KB | d840bf93d5535b2734b2aa66e3311253bb012fb3ddbb3fa3b0ec2a1eb8cb3e52 |