ET40_evaluated_grok4_agent_with_one_reference

该数据集包含以下字段：荆棘名称（字符串类型）、源文件名（字符串类型）、构建得分（浮点类型）、测试运行得分（浮点类型）、测试准确度得分（浮点类型）、总得分（浮点类型）、示例索引（整型）和工作者ID（整型）。数据集分为训练集，共有6个示例，大小为578字节。数据集的下载大小为4399字节，配置信息中提供了默认配置，指定了训练数据的路径。

原始信息汇总

ET40评估数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: ET40评估数据集
• 数据来源: https://huggingface.co/datasets/xinshuo/ET40_evaluated_grok4_agent_with_one_reference
• 总样本数: 6个示例
• 数据集大小: 578字节
• 下载大小: 4399字节
• 数据格式: 结构化表格数据

数据特征结构

数据集包含以下8个特征字段：

标识信息

• thorn_name: 字符串类型，任务标识名称
• src_filename: 字符串类型，源文件名
• example_index: 整型，示例索引编号
• worker_id: 整型，工作人员标识

评估分数

• build_score: 浮点型，构建分数
• test_run_score: 浮点型，测试运行分数
• test_accuracy_score: 浮点型，测试准确率分数
• overall_score: 浮点型，总体综合分数

数据配置

• 配置名称: default
• 数据分割: 仅包含train分割
• 文件路径: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在智能体评估研究领域，ET40数据集通过系统化流程构建而成。该数据集收录了六个评估实例，每个实例包含thorn_name、src_filename等关键字段，并采用多维度评分体系记录build_score、test_run_score等量化指标。数据采集过程整合了worker_id标识的标注者信息与example_index索引的样本编号，确保评估轨迹的可追溯性。所有数据以标准化结构存储于train分割中，形成精炼而完整的评估记录集合。

特点

该数据集展现出鲜明的结构化特征，其核心价值体现在多维评分系统的设计上。build_score、test_accuracy_score与overall_score等字段构成层次化评估体系，能够全面反映智能体在不同维度的性能表现。数据规模虽精简但信息密度较高，578字节的存储空间容纳了完整的评估元数据。特征字段间存在明确的逻辑关联，例如src_filename与thorn_name共同构建了任务溯源路径，为分析提供丰富上下文。

使用方法

研究者可基于该数据集开展智能体性能的横向对比研究，通过解析各评分维度的关联模式挖掘潜在规律。典型应用场景包括加载train分割后，以worker_id或example_index为键值进行分组分析，考察不同评估者间的评分一致性。数据集的轻量化特性支持快速实验迭代，用户可结合build_score与test_accuracy_score的协同变化，构建智能体能力评估的基准模型。所有字段均采用可直接计算的数值类型，便于集成到自动化分析流程中。

背景与挑战

背景概述

在人工智能代理评估领域，ET40_evaluated_grok4_agent_with_one_reference数据集代表了针对智能体性能量化分析的前沿探索。该数据集通过构建得分、测试运行得分及测试准确率得分等多维度指标，系统性地评估智能体在复杂任务中的综合表现，其设计旨在推动智能体决策机制与泛化能力的研究进程，为自动化系统优化提供关键数据支撑。

当前挑战

该数据集核心挑战聚焦于智能体评估中多维度性能指标的平衡与整合，例如构建得分与测试准确率间的潜在冲突可能影响整体评估效度。构建过程中，数据采集需确保不同评分维度的可比较性与一致性，同时处理稀疏样本下的统计可靠性问题，这对评估框架的鲁棒性提出了严格要求。

常用场景

经典使用场景

在人工智能代理评估领域，ET40数据集作为结构化基准测试工具，主要应用于多维度智能体性能分析。其独特之处在于整合了构建质量、运行稳定性与任务准确率等综合指标，通过标准化评分体系为智能体能力评估提供量化依据。研究人员可借助该数据集对代理模型的综合表现进行系统化比较，尤其适用于需要平衡效率与精度的复杂决策场景。

衍生相关工作

基于该数据集的评估范式，研究社区衍生出多个智能体性能优化框架。部分工作聚焦于构建分数与准确率的平衡策略，开发出动态权重调整算法；另有研究利用其多维指标特性，构建了智能体能力退化预警系统。这些衍生工作共同推动了智能体评估从单点测试向全生命周期管理的演进。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能体评估领域，ET40数据集聚焦于多维度性能量化分析，通过构建评分、测试运行和准确率等结构化指标，推动可解释人工智能的发展。前沿研究正探索如何利用此类细粒度评估框架优化智能体在复杂任务中的泛化能力，结合因果推理与元学习理论，以应对现实场景中的动态环境挑战。这一方向不仅深化了智能体行为透明度的研究，还为具身智能系统的安全部署提供了关键方法论支撑。