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Tarefa qrdata_socsci.405

qrdata_socsciagentT2publicépoca 1, tentativa 1Execução: 20261015T170037Z-suite-qrdata_socsci-naive-761cb5

Veredito

falhouDecidida pela verificação 1: figura da resposta próxima, nenhuma estimativa citada.
no answer figure: the answer cites no effect of an estimator call
Calculado pelo agente
—
Valor esperado (gabarito)
[61.11,64.89]
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.)
Como foi validado
1 de 2 verificações obrigatórias aprovadas
interval · [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.

Resposta

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.

  1. 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 abbreviation
    twitter-senator— Data file twitter-senator.csv of this question; the question's data description is the description of dataset 'twitter-following'.
  2. 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 lastro
      every number of the answer is stated by a tool call
    • #1figura da resposta próxima
      QRData 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
6363
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

    Cada verificação, o que esperava, o que observou e a chamada que leu
    #VerificaçãoObrigatóriaResultadoEsperadoObservadoTolerânciaFonteChamada
    0
    resposta com lastro
    every number of the answer is stated by a tool call
    every number backed
    obrigatóriapassou0 sem lastro0 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
    obrigatóriafalhou[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.

    1. 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

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
      twitter-senator (agent)

      Data file twitter-senator.csv of this question; the question's data description is the description of dataset 'twitter-following'.

      file 3c3a97cca6fdd96f6856f7856b5f8bc786a31d1a9be78c9f610ef3070783e970 · frame —
    2. 1Turno do modelo
      call_412f744bnaive-olsFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache
      Chamadas pedidas
      • submit_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": []
        }
    3. 2Guarda
      resposta aceita
      Números encontrados
      —
      Sem lastro
      —
      Não citados
      —
      1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
    4. 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
    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)
    51,3 KB · sha256 07a3b5a7986e6d1ec5a7cb5bfcb13bea93b3f4920b62ad3f3aa63e9c7b1e0b3c

    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/ce1a8fd4d552062d38e958fe3a3928e67b06088d67786ea827ef08262fad1889.json1,3 KBce1a8fd4d552062d38e958fe3a3928e67b06088d67786ea827ef08262fad1889
    attachments/d2c8326d7048593cd55638e7ec7da088926a510238078167b7b23b2fa08d73c0.json123 Bd2c8326d7048593cd55638e7ec7da088926a510238078167b7b23b2fa08d73c0
    native/qrdata_socsci/qrdata_socsci.405.e1.a1.json308 B2802b381c7a6c2def5a7b7b748e1bd88f0addc83438b38de5b87e89a5abb8890
    sources/qrdata.eval_py.json1,3 KBd610b61f390d29ce767e08ce850eab5cb0dc4d13c1edb62d8cf3b0e49a3a291a
    sources/qrdata.gold.405.json1,4 KBc0623e1515ff7aa411d62a0edc5e6126097fce5dd966e571fc2fcfbecad66152
    specs/qrdata_socsci.405.json4,4 KBba0697ccc7aacb8ad4f8036cf9f1447dafd164bea8119d59138e65070482ca28
    traces/qrdata_socsci.405.e1.a1.jsonl6,9 KB8bdb7c1d80e709edca7ce5ca3a357d663edb88ae412795d80092a7ddba30de28
    trajectories/qrdata_socsci.405.e1.a1.jsonl4,5 KBd840bf93d5535b2734b2aa66e3311253bb012fb3ddbb3fa3b0ec2a1eb8cb3e52