reasoning-degeneration-dev/sdc-gradient-chart-v1

---
license: mit
tags:
- semantic-distance-coding
- chart
- gradient
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
dataset_info:
features:
- name: image
dtype: image
- name: caption
dtype: string
- name: name
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 106371
num_examples: 2
download_size: 108652
dataset_size: 106371
---

# sdc-gradient-chart-v1

Data for TIOBE rank vs pass@1 gradient chart.

## Dataset Info

- **Rows**: 13
- **Columns**: 6

## Columns

| Column | Type | Description |
|--------|------|-------------|
| language | Value('string') | Programming language name |
| tiobe_pct | Value('float64') | TIOBE percentage (log-scale x-axis) |
| pass_at_1 | Value('float64') | Pass@1 percentage (y-axis) |
| pass_at_1_std | Value('float64') | Error bar (std across 3 runs) |
| condition | Value('string') | zero-shot or self-scaffolding |
| source | Value('string') | this_experiment or esolang_bench_paper |

## Generation Parameters

```json
{
"script_name": "generate_charts.py",
"model": "gpt-5-2",
"description": "Data for TIOBE rank vs pass@1 gradient chart.",
"hyperparameters": {},
"input_datasets": []
}
```

## Experiment Documentation

For complete experiment details, see [https://github.com/Zayne-sprague/SC-Research-Notes/tree/main/experiments/semantic-distance-coding](https://github.com/Zayne-sprague/SC-Research-Notes/tree/main/experiments/semantic-distance-coding)

## Usage

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("reasoning-degeneration-dev/sdc-gradient-chart-v1", split="train")
print(f"Loaded {len(dataset)} rows")
```

---

*This dataset is tracked in [reasoning-degeneration-dev/PROJECT-MANIFEST](https://huggingface.co/datasets/reasoning-degeneration-dev/PROJECT-MANIFEST)*

许可证：MIT
标签：
- 语义距离编码（semantic-distance-coding）
- 图表
- 梯度
配置项：
- 配置名称：default
数据文件：
- 拆分方式：train
路径：data/train-*
数据集信息：
特征：
- 名称：image，类型：图像
- 名称：caption，类型：字符串
- 名称：name，类型：字符串
拆分信息：
- 拆分名称：train，字节数：106371，样本数：2
下载大小：108652
数据集总大小：106371

# sdc-gradient-chart-v1

本数据集用于构建TIOBE排名与pass@1梯度的关联图表。

## 数据集信息
- **数据行数**：13
- **数据列数**：6

## 数据列说明
| 列名 | 数据类型 | 描述 |
|------|----------|------|
| language | 字符串 | 编程语言名称 |
| tiobe_pct | float64 | TIOBE指数占比（对应对数刻度X轴） |
| pass_at_1 | float64 | Pass@1指标占比（对应Y轴） |
| pass_at_1_std | float64 | 误差棒（基于3次运行的标准差） |
| condition | 字符串 | 实验条件，可选值为零样本（zero-shot）或自脚手架（self-scaffolding） |
| source | 字符串 | 数据来源，可选值为本实验（this_experiment）或esolang基准论文（esolang_bench_paper） |

## 生成参数
json
{
"script_name": "generate_charts.py",
"model": "gpt-5-2",
"description": "用于绘制TIOBE排名与pass@1梯度关联图表的数据",
"hyperparameters": {},
"input_datasets": []
}

## 实验文档
完整实验细节请参阅：[https://github.com/Zayne-sprague/SC-Research-Notes/tree/main/experiments/semantic-distance-coding](https://github.com/Zayne-sprague/SC-Research-Notes/tree/main/experiments/semantic-distance-coding)

## 使用示例
python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("reasoning-degeneration-dev/sdc-gradient-chart-v1", split="train")
print(f"已加载 {len(dataset)} 条数据")

*本数据集已在 [reasoning-degeneration-dev/PROJECT-MANIFEST](https://huggingface.co/datasets/reasoning-degeneration-dev/PROJECT-MANIFEST) 中进行追踪*