sample_id,topic,submission_id,case_id,stratum,primary_endpoint,paper_title,paper_id,year,evidence_kind,page_hint,image_count,model_task_prompt
task3:f0377dec26:case-001,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-001,multimodal_hard,True,"Ordering, Metastability and Phase Transitions in Two-Dimensional Systems",DOI:10.1088/0022-3719/6/7/010,1973,figure_or_table,"p.1191–1192, Fig.1 & Fig.2",4,"Сравните, какой вариант точнее интерпретирует рисунки 1 и 2 (стр. 1191–1192): извлеките связь между направлением обхода замкнутого контура и величиной топологического заряда q, и проверьте, не теряется ли эта визуальная закономерность в hypothesis support."
task3:f0377dec26:case-002,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-002,multimodal_hard,True,Quasicrystalline structures in strongly coupled dusty plasma,DOI:10.1070/PU1997v040n11ABEH000308,1977,figure,"p.1166, Fig.4",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает данные из графика на рис. 4 (стр. 1165): определите, какая кривая соответствует переходу от “газообразного” к “жидкоподобному” состоянию, и проверьте, правильно ли модель связывает появление пика g(r) с указанным в тексте значением параметра связи Γ = 40."
task3:f0377dec26:case-003,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-003,multimodal_hard,True,Quasicrystalline structures in strongly coupled dusty plasma,DOI:10.1070/PU1997v040n11ABEH000308,1977,figure_or_table,"p.1166, Fig.5",4,"Сравните, какой вариант вернее интерпретирует фазовую диаграмму на рис. 5 (стр. 1166): извлеките координаты экспериментальных точек в логарифмическом масштабе осей, определите, относительно каких теоретических кривых они лежат, и проверьте, не нарушается ли при этом условие образования упорядоченных структур, описанное в тексте."
task3:f0377dec26:case-004,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-004,multimodal_hard,True,Melting dynamics of a plasma crystal,DOI:10.1038/379806a0,1996,figure,"p. 809, Fig. 3",4,"Сравните, какой вариант точнее считывает график на рис. 3: определите давление газа (0.32 мбар), при котором ориентационный порядок демонстрирует локальный максимум, в то время как трансляционный порядок продолжает монотонно падать."
task3:f0377dec26:case-005,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-005,multimodal_hard,True,Plasma Crystal: Coulomb Crystallization in a Dusty Plasma,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.73.652,1994,figure,"p. 653, Fig. 4",4,"Сравните три гистограммы на рис. 4 (стр. 653): определите, какое из распределений (площадь ячеек, число сторон или расстояние до соседа) наиболее чётко отличает экспериментальные данные (чёрные столбцы) от случайного распределения (белые), и проверьте, сохраняет ли модель связь между сужением пиков и выводом о кристаллическом порядке."
task3:f0377dec26:case-006,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-006,multimodal_hard,True,Plasma Crystal: Coulomb Crystallization in a Dusty Plasma,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.73.652,1994,figure,"p. 654, Fig. 3",4,"Проанализируйте тесселяцию на рис. 3: определите, какая геометрическая фигура преобладает среди ячеек Вороного, проверьте, связывает ли модель визуальное доминирование шестиугольников с выводом о формировании кристаллической решётки."
task3:f0377dec26:case-007,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-007,multimodal_hard,True,Hexatic phase in two-dimensional Yukawa systems: Existence and properties,DOI 10.1088/1742-6596/653/1/012103,2015,figure,"p.3-4, Fig.1 & Fig.3",4,"Сравните, какой вариант точнее считывает рисунки 1 и 3: извлеките асимптотическое поведение g6(r) для гексатической фазы (степенной закон r^(-1/5)), сопоставьте его с положением пика теплоёмкости Cv и определите границы переходов при Γ = 98 и Γ=154."
task3:f0377dec26:case-008,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-008,temporal_hard,True,Hexatic phase in two-dimensional Yukawa systems: Existence and properties,DOI 10.1088/1742-6596/653/1/012103,2015,figure,"p.4–5, Fig.5 & Fig.6",4,"Проанализируйте динамику фазового сценария при уменьшении Γ: определите последовательность потери порядка (трансляционный до ориентационного), выявите на рис. 5 расхождение в оценках критических точек из работ до и после 2010 года, и проверьте, как на рис. 6 сдвигается диапазон существования гексатической фазы при изменении параметра каппа."
task3:f0377dec26:case-009,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-009,temporal_hard,True,Laser-induced melting of two-dimensional dusty plasma system in RF discharge,DOI:10.1038/s41598-020-80082-x,2021,figure,"p.6-7, Fig.4 & Fig.5",4,"Отследите последовательность разрушения порядка при уменьшении Γ: определите, какой тип порядка (трансляционный или ориентационный) теряется первым в районе Γ = 160Γ, а какой - в районе Г = 100, и проверьте, соответствует ли эта динамика визуальной эволюции дефектов на диаграммах Вороного (рис. 5)."
task3:f0377dec26:case-010,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-010,temporal_hard,True,Laser-induced melting of two-dimensional dusty plasma system in RF discharge,DOI:10.1038/s41598-020-80082-x,2021,figure,"p.5, Fig.3",4,"Проанализируйте эволюцию структурного фактора S(kxy) на рис. 3 при переходе от Γ=600 к Γ=50: опишите последовательную трансформацию максимумов (чёткие пики --- размытые гексагоны --- концентрические кольца) и проверьте, связывает ли модель промежуточную стадию с гексатической фазой, а не с прямым переходом твёрдое кристалл - жидкость."
task3:f0377dec26:case-011,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-011,easy_control,False,Laser-induced melting of two-dimensional dusty plasma system in RF discharge,DOI:10.1038/s41598-020-80082-x,2021,page,"p.3, раздел Experiments",4,"Извлеките базовые параметры эксперимента: диаметр частиц, рабочее давление газа и диапазон мощности лазера, использованного для нагрева, и проверьте, точно ли модель воспроизводит указанные числовые значения без искажений."
task3:f0377dec26:case-012,Открытие гексатической фазы в двумерной структуре пылевых частиц в плазме,денис-заморин__f0377dec26,CASE-012,easy_control,False,Laser-induced melting of two-dimensional dusty plasma system in RF discharge,DOI:10.1038/s41598-020-80082-x,2021,page,"p.2–3, раздел Experiments",4,"Извлеките базовые параметры ВЧ-разряда: частоту генератора, расстояние между электродами, рабочее давление аргона и мощность разряда, и проверьте, точно ли модель воспроизводит указанные числовые значения без искажений."
task3:8ec4fdad1a:case-001,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-001,multimodal_hard,True,"""AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets""",10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure_or_table,Fig.4,4,"Извлеките из Figure 4 ключевые параметры LLM-агентов (уровни bias, типы personality) и связывает их с описанными в тексте рыночными исходами (пузыри, крахи).."
task3:8ec4fdad1a:case-002,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-002,temporal_hard,True,"""AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets""",10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure_or_table,Fig.5,4,"Определите временные рамки критических изменений на рынке (points of inflection), правильно ли привязывает фазы роста/падения к конкретным таймстэмпам.."
task3:8ec4fdad1a:case-003,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-003,easy_control,True,"""AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets",10.1007/s42001-026-00465-4,2026,page,p.8,4,Определите определение 'herd mentality' и его проявление в росте VWAP..
task3:8ec4fdad1a:case-004,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-004,multimodal_hard,True,"AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets""",10.1007/s42001-026-00465-4,2026,table,Table 1,4,"Определите, сколько типов personality настроено в агентах и какие именно bias (overconfidence, loss_aversion, dissonance) им назначены.."
task3:8ec4fdad1a:case-005,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-005,multimodal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure,Fig.6,4,Свяжите усиление 'herding' и 'overconfidence' с началом пузыря..
task3:8ec4fdad1a:case-006,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-006,multimodal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Market,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure_or_table,Fig.3,4,"Сравните, насколько точно каждый VLM извлекает из Figure 3 значения VWAP и trade volume на разных фазах пузыря и связывает их с bias-параметрами агентов"
task3:8ec4fdad1a:case-007,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-007,multimodal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,table,Table 2,4,"Интерпретируйте данные Table 2: какой bias (overconfidence, loss aversion, dissonance) сильнее всего коррелирует с аномальным ростом VWAP.."
task3:8ec4fdad1a:case-008,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-008,temporal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure,Fig.2,4,"Определите, сколько типов personality настроено в агентах (из Figure 2) и какие bias к ним привязаны."
task3:8ec4fdad1a:case-009,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-009,temporal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Market,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,figure,Fig.6,4,Определите момент перехода 'herding' → 'overconfidence' по временной шкале и связывает его с рыночным пузырём.
task3:8ec4fdad1a:case-010,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-010,temporal_hard,True,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,table,Table 3,4,Определите временную задержку между ростом bias и проявлением рыночного эффекта (пузырь/крах) из Table 3..
task3:8ec4fdad1a:case-011,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-011,easy_control,False,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,page,p.5,4,"Определите три основных bias, перечисленных в явном виде на странице 5.."
task3:8ec4fdad1a:case-012,Использование агентов на больших языковых моделях (LLM) для моделирования влияния поведенческих предубеждений (bias) на динамику фондового рынка.,екатерина-александровна-кубракова__8ec4fdad1a,CASE-012,easy_control,False,AI Agents Simulate Behavioral Biases in Financial Markets,10.1007/s42001-026-00465-4,2026,page,p.10,4,"Сравните, правильно ли каждый VLM определяет, какой тип личности агента (conservative / aggressive) привёл к loss aversion"
task3:c5c57bba7e:case-001,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-001,multimodal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,figure,Fig 6b,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные о пороговом значении процента фибробластов из графика при разных Ebond
task3:c5c57bba7e:case-002,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-002,multimodal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,table,Table 1,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные о значении параметров из таблицы
task3:c5c57bba7e:case-003,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-003,multimodal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,formula,Eq 2,4,Сравните какой вариант лучше извлекает формулу Hjunctions из картинки с формулой после уравнения 1
task3:c5c57bba7e:case-004,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-004,multimodal_hard,True,Discrete Anisotropy Model of Heterogeneous Cardiac Tissue Predicting the Occurrence of Symmetry Breaking of Reentrant Activity,10.1134/S0021364024600782,2024,figure,Fig 1,4,Извлеките данные о размере образца.
task3:c5c57bba7e:case-005,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-005,multimodal_hard,True,Virtual cardiac monolayers for electrical wave propagation,10.1038/s41598-017-07653-3,2017,figure,Fig 2,4,Определите морфологические метрики кардиомиоцитов и фибробластов из экспериментов.
task3:c5c57bba7e:case-006,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-006,temporal_hard,True,Simulation of the differential adhesion driven rearrangement of biological cells,10.1103/PhysRevE.47.2128,1993,figure,Fig 5a,4,"Сравните, какой вариант лучше лучше определяет время выхода на плато длины границ в эксперименте на рисунке 5а"
task3:c5c57bba7e:case-007,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-007,temporal_hard,True,Simulation of the differential adhesion driven rearrangement of biological cells,10.1103/PhysRevE.47.2128,1993,figure,Fig 13c,4,"Определите время в шагах Монте-Карло (MCS), когда длина гетеротипических границ примерно равна длине гомотипических границ на рисунке 13с."
task3:c5c57bba7e:case-008,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-008,temporal_hard,True,Simulation of the differential adhesion driven rearrangement of biological cells,10.1103/PhysRevE.47.2128,1993,figure,Fig 19b,4,"Определите время в шагах Монте-Карло (MCS), когда длина гетеротипических границ для разных сочетаний (темные со светлыми, темные с окружением, светлые с окружением) начинают заметно расходиться на рисунке 19b."
task3:c5c57bba7e:case-009,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-009,temporal_hard,True,Generation and maturation of human iPSC-derived 3D organotypic cardiac microtissues in long-term culture,10.1038/s41598-022-22225-w,2022,figure,Fig 2,4,"Сравните, какой вариант лучше различает какой график к какому периоду относится"
task3:c5c57bba7e:case-010,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-010,temporal_hard,True,Advanced Cardiovascular Toxicity Screening: Integrating Human iPSC-Derived Cardiomyocytes with 2D In Silico Models,10.1007/s12012-025-09987-1,2025,figure,Graphical Abstract,4,"Сравните, какой вариант лучше понимает какой цвет означает более позднюю стадию распространения волны"
task3:c5c57bba7e:case-011,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-011,easy_control,False,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,doi:10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,page,Abstract,4,"Сравните, какой вариант лучше формулирует общий тезис статьи о причинах значения порога перколяции"
task3:c5c57bba7e:case-012,Cellular and electrophysiological models for study the role of cardiac tissue fibrosis in the onset of atrial fibrillation for modeling ablation therapy,вадим-наумов__c5c57bba7e,CASE-012,easy_control,False,Modeling the functional heterogeneity and conditions for the occurrence of microreentry in procedurally created atrial fibrous tissue,doi:10.1063/5.0151624,2023,page,Methods,4,Опишите Гамильтониан и его слагаемые в клеточной модели.
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-001,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-001,multimodal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,doi:10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,figure,"Fig. 1: activation map, blocked regions, main propagation pathways, velocity decay and percolation threshold",4,"Сравните, какой вариант лучше считывает Fig. 1: где находятся блоки проведения, по каким узким путям распространяется волна, как меняется velocity при росте доли non-conducting cells и какой percolation threshold указан на графике."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-002,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-002,multimodal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,doi:10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,figure_or_table,"Fig. 6 and Table 1: virtual monolayers, E bond conditions, velocity vs density, percolation threshold",4,"Сравните, какой вариант лучше связывает Fig. 6 с параметрами модели: различает orange/blue условия cytoskeleton alignment, не путает simulated fibroblast density с experimental fraction и корректно переносит threshold/velocity evidence."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-003,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-003,multimodal_hard,True,Simulation of the differential adhesion driven rearrangement of biological cells,doi:10.1103/PhysRevE.47.2128,1993,figure_or_table,Simulation snapshots and parameter tables for differential adhesion / extended Potts model,4,"Извлеките из визуализаций cell sorting, какие клеточные типы перераспределяются, как differential adhesion задаёт rearrangement, и не превращает Potts-model evidence в общий текст про миграцию клеток.."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-004,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-004,multimodal_hard,True,A model for human ventricular tissue,doi:10.1152/ajpheart.00794.2003,2004,formula,Model equations / current definitions / AP trace and restitution-style figures,4,"Сравните, какой вариант лучше восстанавливает структуру human ventricular tissue model: какие ионные токи и переменные входят в формулы, какие параметры относятся к single-cell AP, а какие — к tissue propagation, без добавления несуществующих channels."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-005,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-005,multimodal_hard,True,Optical Imaging of the Heart,doi:10.1161/01.RES.0000130529.18016.35,2004,mixed,"Review figures/tables on optical mapping, voltage-sensitive dyes, activation and repolarization maps",4,"Сравните, какой вариант лучше переносит из схем и таблиц optical imaging pipeline: что именно измеряется оптическим сигналом, где activation map отличается от repolarization map, и какие ограничения относятся к dye/motion artifact, а не к electrophysiology как таковой."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-006,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-006,multimodal_hard,True,Modeling the functional heterogeneity and conditions for the occurrence of microreentry in procedurally created atrial fibrous tissue,doi:10.1063/5.0151624,2023,figure_or_table,"Figures/tables with procedurally created atrial fibrous tissue, heterogeneity settings and microreentry conditions",4,"Извлеките из схем и карт модели, при каких параметрах fibrous tissue возникает microreentry: геометрия, conduction heterogeneity, obstacle/fibrosis pattern и условия устойчивого reentry не должны смешиваться в один общий фактор.."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-007,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-007,multimodal_hard,True,Advanced Cardiovascular Toxicity Screening: Integrating Human iPSC-Derived Cardiomyocytes with 2D In Silico Models,doi:10.1007/s12012-025-09987-1,2025,mixed,"Workflow figures/tables linking hiPSC-CM readouts, 2D in silico model outputs and toxicity endpoints",4,"Сравните, какой вариант лучше связывает workflow evidence: какие данные приходят из hiPSC-derived cardiomyocytes, какие — из 2D in silico model, и где именно формируется вывод о cardiovascular toxicity / proarrhythmic risk."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-008,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-008,temporal_hard,True,Self-organization of conducting pathways explains electrical wave propagation in cardiac tissues with high fraction of non-conducting cells,doi:10.1371/journal.pcbi.1006597,2019,figure,"Fig. 1a and S1 Video: activation times, repeated blocks, delayed propagation into left/right regions",4,"Сравните, какой вариант лучше удерживает temporal ordering в activation map/video: от точки стимуляции волна сначала расходится, затем блокируется, после задержки идёт в left/right regions и снова фракционируется, а не описывается как статическая сеть проводимости."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-009,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-009,temporal_hard,True,A model for human ventricular tissue,doi:10.1152/ajpheart.00794.2003,2004,figure_or_table,AP traces / restitution curves / time-dependent gating variables in model outputs,4,"Сравните, какой вариант лучше различает быстрые изменения мембранного потенциала, динамику gating variables и более медленные изменения APD/restitution в human ventricular tissue model, не смешивая временные масштабы single-cell and tissue outputs."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-010,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-010,temporal_hard,True,Advanced Cardiovascular Toxicity Screening: Integrating Human iPSC-Derived Cardiomyocytes with 2D In Silico Models,doi:10.1007/s12012-025-09987-1,2025,mixed,Drug exposure / screening workflow / model-output sequence across experimental and in silico layers,4,"Сравните, какой вариант лучше удерживает порядок: сначала experimental hiPSC-CM readouts, затем parameter/model integration, затем 2D tissue-level prediction and toxicity interpretation; ответ не должен превращать pipeline в один одномоментный вывод."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-011,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-011,easy_control,False,Basic Mechanisms of Cardiac Impulse Propagation and Associated Arrhythmias,doi:10.1152/physrev.00025.2003,2004,page,Abstract / introduction-level review summary,4,"Сравните, какой вариант точнее передаёт общий тезис обзора: как generation and propagation of cardiac action potentials связаны с arrhythmia mechanisms, без необходимости извлекать сложные значения из figure/table."
task3:semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427:case-012,"Cardiac tissue electrophysiology, optical mapping, fibrosis, microreentry, hiPSC-derived cardiomyocytes and in silico safety models",semidetnov-ivan__cardiac-electrophysiology-doi-set__20260427,CASE-012,easy_control,False,Optical Imaging of the Heart,doi:10.1161/01.RES.0000130529.18016.35,2004,page,Abstract / review overview of optical techniques in cardiac electrophysiology,4,"Сравните, какой вариант лучше формулирует основную роль optical imaging in cardiac electrophysiology: какие вопросы оно помогает изучать и почему это не просто обычная видеозапись сердца."
task3:64495d27da:case-001,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-001,multimodal_hard,True,Nonlinear exceptional-point lasing with ab initio Maxwell– Bloch theory,doi: 10.1063/5.0105963,2022,figure,"p.2, Fig.1",4,"Извлеките отношение накачек D1 к D2, для которого наблюдаются особые точки."
task3:64495d27da:case-002,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-002,multimodal_hard,True,Observation of trapped light within the radiation continu-um,doi: 10.1038/nature12289,2013,figure,"p.3, Fig.3",4,"Извлеките из рисунка 3 и подписи к нему значения угла и длины волны, соответствующие связанному состоянию в континууме (ССК)."
task3:64495d27da:case-003,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-003,multimodal_hard,True,Reversing the pump depend-ence of a laser at an excep-tional point,doi: 10.1038/ncomms5034,2014,figure,"p.4, Fig.2c",4,"Извлеките из рисунка 2c и подписи к нему диапазон значений поля, в котором зависимость интенсивности генерации от поля накачки инвертирована."
task3:64495d27da:case-004,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-004,multimodal_hard,True,Ultrasensitive optical absorp-tion in graphene based on bound states in the continu-um,doi: 10.1038/srep08266,2015,figure,"p.2, Fig.1",4,"Извлеките из рисунка 1 значения длины волны и волнового вектора (kx), при которых наблюдаются связанные состояния в континууме."
task3:64495d27da:case-005,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-005,multimodal_hard,True,Optical hydrogen sensing with high‑Q guided‑mode resonance of ­Al2O3/WO3/Pd nanostructure,doi: 10.1038/s41598-023-28204-z,2023,figure,"p.3, Fig.1",4,"Извлеките из рисунка 1 геометрические параметры структуры и материалы, из которых она состоит."
task3:64495d27da:case-006,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-006,temporal_hard,True,Optical hydrogen sensing with high‑Q guided‑mode resonance of Al2O3/WO3/Pd nanostructure,doi: 10.1038/s41598-023-28204-z,2023,figure,"p.5, Fig.4",4,"Извлеките моменты времени (в минутах), в которые подаётся водород в различной концентрации (0, 100, 1000 ppm, ...)."
task3:64495d27da:case-007,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-007,temporal_hard,True,Nonlinear exceptional-point lasing with ab initio Maxwell– Bloch theory,doi: 10.1063/5.0105963,2022,figure,"p.2, Fig.1",4,"Извлеките из рисунка 1 отношение накачек D1/D2, при котором наблюдается фазовый переход между PT-симметричным и PT-несимметричным состояниями."
task3:64495d27da:case-008,Spectral effects in different electrodynamic systems,дмитрии-константинович-высоких__64495d27da,CASE-008,easy_control,True,Bloch surface eigenstates within the radiation continuum,doi: 10.1038/lsa.2013.40,2013,mixed,"p.2, Fig.1",4,"Опишите структуру, в которой авторы предлагают наблюдать связанное состояние в континууме."
task3:dosi_onur_task3:case-001,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-001,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure,"p.2, Fig.1",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает различие в уровне Fusobacterium между adenoma cases и control на Figure 1, включая направление и относительную величину различия."
task3:dosi_onur_task3:case-002,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-002,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,table,"p.2, Table 2",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает зависимость риска аденом от уровня Fusobacterium (tertiles) в Table 2, включая корректное указание odds ratio для высокой группы."
task3:dosi_onur_task3:case-003,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-003,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure,"p.4, Fig.3",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает связь между уровнем Fusobacterium и экспрессией цитокинов (например, IL-10 и TNF-α) на Figure 3, включая направление корреляции."
task3:dosi_onur_task3:case-004,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-004,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure,"p.4, Fig.4",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает различие уровня Fusobacterium между нормальной и опухолевой тканью по всем пациентам на Figure 4."
task3:dosi_onur_task3:case-005,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-005,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure,"p.3, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант точнее описывает локализацию Fusobacterium в тканях (например, в mucus layer и colonic crypts) на Figure 2."
task3:dosi_onur_task3:case-006,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-006,multimodal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure_or_table,"p.2, Fig.1; Table 2",4,"Сравните, какой вариант лучше объединяет данные из Figure 1 и Table 2, связывая уровень Fusobacterium с риском аденом."
task3:dosi_onur_task3:case-007,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-007,multimodal_hard,True,Fusobacterium nucleatum Promotes Colorectal Carcinogenesis by Modulating E-Cadherin/β-Catenin Signaling via its FadA Adhesin,doi:10.1016/j.chom.2013.07.012,2013,figure,"p.15, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает экспериментальное доказательство связывания FadA с E-cadherin на Figure 2."
task3:dosi_onur_task3:case-008,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-008,temporal_hard,True,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,figure_or_table,"p.2–4, Fig.1; Table 2; Fig.4",4,"Сравните, какой вариант лучше отражает роль Fusobacterium на разных стадиях заболевания (от аденомы к более поздним стадиям), сохраняя временную логику."
task3:dosi_onur_task3:case-009,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-009,temporal_hard,True,Fusobacterium nucleatum Potentiates Intestinal Tumorigenesis and Modulates the Tumor-Immune Microenvironment,doi:10.1016/j.chom.2013.07.007,2013,figure,"p.3, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает изменение числа опухолей и других показателей после воздействия Fusobacterium nucleatum в эксперименте на мышах (Figure 2)."
task3:dosi_onur_task3:case-010,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-010,temporal_hard,True,Fusobacterium nucleatum Potentiates Intestinal Tumorigenesis and Modulates the Tumor-Immune Microenvironment,doi:10.1016/j.chom.2013.07.007,2013,figure,"p.3, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант точнее отражает изменения в иммунной среде после воздействия Fusobacterium nucleatum, включая гистологические и воспалительные показатели (Figure 2)."
task3:dosi_onur_task3:case-011,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-011,easy_control,False,Fusobacterium Is Associated with Colorectal Adenomas,doi:10.1371/journal.pone.0053653,2013,page,p.1,4,"Сравните, какой вариант точнее формулирует основную идею статьи о связи Fusobacterium с колоректальными аденомами."
task3:dosi_onur_task3:case-012,Multimodal and temporal analysis of Fusobacterium nucleatum in colorectal cancer progression,dosi_onur_task3,CASE-012,easy_control,False,Fusobacterium nucleatum Promotes Colorectal Carcinogenesis by Modulating E-Cadherin/β-Catenin Signaling via its FadA Adhesin,doi:10.1016/j.chom.2013.07.012,2013,page,p.2–5,4,"Сравните, какой вариант точнее описывает роль FadA в механизме действия Fusobacterium nucleatum."
task3:ebb8391305:case-001,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-001,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.9, Fig.5",4,"Сравните, какой вариант точнее считывает порядок значений электронной концентрации (ось X) для слоя F2 в дневное время, учитывая логарифмический масштаб оси."
task3:ebb8391305:case-002,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-002,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.21, Fig.14",4,"Проверьте, какой вариант точно извлекает численное значение критической частоты foF2 (5.35 МГц) из мелкого текста, наложенного на плотную цветную ионограмму."
task3:ebb8391305:case-003,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-003,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.21, Fig.14",4,"Оцените, какой вариант корректно различает моды радиосигнала (Z-мода, O-мода, X-мода) и связывает их с соответствующими кривыми на графике."
task3:ebb8391305:case-004,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-004,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.12, Fig.8",4,"Сравните, какой вариант лучше понимает разницу между синими лучами (сигналы ГНСС) и красными лучами (зондирование с низкоорбитального спутника)."
task3:ebb8391305:case-005,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-005,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.19, Fig.12",4,"Проверьте, какой вариант правильно идентифицирует расположение длинных антенн ионозонда ЛАЭРТ и антенны прибора МАЯК на конструкции спутника."
task3:ebb8391305:case-006,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-006,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.14, Fig.9",4,"Сравните, какой вариант корректно извлекает пространственную информацию о том, что высокочастотная волна (High-frequency wave) направлена вверх, а низкочастотная (Low-frequency) возникает в турбулентном объеме и идет вниз."
task3:ebb8391305:case-007,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-007,multimodal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.22, Fig.15",4,"Оцените, какой вариант правильно понимает структуру составного рисунка: верхняя панель (А) — электрическая компонента, нижняя (Б) — магнитная."
task3:ebb8391305:case-008,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-008,temporal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.9, Fig.5",4,"Сравните, какой вариант лучше улавливает временную динамику (день vs ночь), в частности полное исчезновение слоя D в ночное время на графике профиля."
task3:ebb8391305:case-009,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-009,temporal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.15, Fig.11",4,"Проверьте, какой вариант точнее формулирует разницу в дальности распространения радиосигнала днем и ночью из-за изменения слоев ионосферы."
task3:ebb8391305:case-010,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-010,temporal_hard,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.22, Fig.15",4,"Оцените, какой вариант правильно извлекает конкретный временной интервал (с начала измерений до 22:47:00), в котором наблюдаются естественные электростатические колебания."
task3:ebb8391305:case-011,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-011,easy_control,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.12, Fig.7",4,"Проверьте, какой вариант правильно описывает базовые компоненты схемы отражения радиосигнала (Земля, ионосфера, антенны)."
task3:ebb8391305:case-012,Ионосфера Земли и проект «Ионозонд»,матвеи-замятин-сергеевич__ebb8391305,CASE-012,easy_control,False,ТАЙНЫ ИОНОСФЕРЫ ЗЕМЛИ И ПРОЕКТ «ИОНОЗОНД» ДЛЯ ИХ РАСКРЫТИЯ,10.7868/S0044394825030016,2025,figure,"p.20, Fig.13",4,"Сравните, какой вариант корректно определяет количество спутников (4 КА) и количество орбитальных плоскостей на схеме проекта Ионозонд."
task3:df07798d94:case-001,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-001,multimodal_hard,True,3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods,arxiv:2407.09510,2024,figure,Figure 1,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из гистограммы и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-002,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-002,multimodal_hard,True,3DGS.zip: A survey on 3D Gaussian Splatting Compression Methods,arxiv:2407.09510,2024,figure,Figure 2,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из heatmap и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-003,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-003,multimodal_hard,True,Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks,arxiv:2112.07945,2024,table,Table 1,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из таблицы и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-004,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-004,multimodal_hard,True,Speedy-Splat: Fast 3D Gaussian Splatting with Sparse Pixels and Sparse Primitives,arxiv:2412.00578,2024,table,Table 2,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из таблицы и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-005,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-005,multimodal_hard,True,MOBILE-GS: REAL-TIME GAUSSIAN SPLATTING FOR MOBILE DEVICES,arxiv:2603.11531,2026,figure,Figure 2,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из диаграммы и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-006,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-006,multimodal_hard,True,MOBILE-GS: REAL-TIME GAUSSIAN SPLATTING FOR MOBILE DEVICES,arxiv:2603.11531,2026,formula,Figure 9,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из pie chart и использует его в hypothesis support
task3:df07798d94:case-007,3D reconstuction,мухорин-матвеи-дмитриевич__df07798d94,CASE-007,multimodal_hard,True,MOBILE-GS: REAL-TIME GAUSSIAN SPLATTING FOR MOBILE DEVICES,arxiv:2603.11531,2026,formula,formula 3,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из формулы и использует их в hypothesis support
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-001,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-001,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.2, Fig.1",4,"Сравнить, сколько кубитов в процессоре выводят модели, исходя из иллюстрации."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-002,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-002,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.3, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант правильно сопоставляет характер изменения заселенности измеряемого кубита со значением магнитного потока через кольцо из кубитов в подграфике a."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-003,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-003,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.3, Fig.2",4,"Сравните, какой вариант правильно описывает изменение максимальной заселенности измеряемого кубита при увеличении числа кубитов в кольце в эксперименте по наблюдению интерференции."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-004,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-004,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.4, Fig.3",4,"Сравните, какой вариант правильнее объясняет физическую причину идентичности интерференционных картин на Fig. 3 и корректно связывает это объяснение с одинаковой суммой фаз Пайерлса вдоль одного и того же контура."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-005,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-005,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.5, Fig.4",4,"Сравните, какой вариант правильно называет номера и положение кубитов в самой решетке 4х4, значение заселенности которых является наименьшим в эксперименте по осцилляциям Блоха."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-006,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-006,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.6, Fig.5",4,"Сравните, какой вариант правильно объясняет причину искривления графиков в эксперименте/симуляциях реального процессора (Actual device) по сравнению с симуляциями идеальной модели (HH model)."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-007,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-007,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.6, Fig.5",4,"Сравните, какой вариант правильно определяет направление начальной скорости частицы относительно направления электрического поля в эксперименте по наблюдению эффекта Холла."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-008,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-008,easy_control,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,formula,"p.S4, p.S5, Fig.S1",4,"Сравните, какой вариант правильно определяет закон сдвига основной частоты кубита при наличии параметрической модуляции его энергии."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-009,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-009,multimodal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,figure,Fig. 1,4,"Сравните, какой вариант правильно дает оценку размера кубита по масштабной шкале на подграфике a."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-010,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-010,easy_control,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"Fig.1, p.2",4,"Сравните, какой вариант правильно определяет примерное значение максимума подграфика g"
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-011,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-011,temporal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,mixed,"p.3, Fig.2",4,"Сравнить, какой вариант правильно оценивает моменты времени наибольшей заселенности при нулевом потоке через решетку для подграфика a."
task3:gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb:case-012,Superconducting quantum simulators,gorbunov-ivan-yurievich__0d769c50eb,CASE-012,temporal_hard,True,Implementing a Synthetic Magnetic Vector Potential in a 2D Superconducting Qubit Array,arXiv:2405.00873,2024,figure,Fig.4,4,"Сравнить, какой вариант правильно оценивает моменты времени нахождения частицы в центре одномерной цепочки для графика численных симуляций блоховский осцилляций для реального девайса (Actual device)"
task3:fred-westling__4e51465083:case-001,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-001,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.2, Fig.1",4,"Сравни, как точно описаны этапы пайплайна симуляции сканирования деревьев: от генерации дерева до итогового облака точек."
task3:fred-westling__4e51465083:case-002,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-002,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.3, Fig.2",4,"Сравни, какой вариант верно определяет параметры дерева в интерфейсе Arbaro (уровни ветвления, углы, длина)."
task3:fred-westling__4e51465083:case-003,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-003,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.2, Fig.3",4,"Сравни, как различаются orchard и forest layout по визуальному представлению и числовым параметрам (spacing, rows)."
task3:fred-westling__4e51465083:case-004,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-004,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.4, Fig.4",4,"Сравни, в чём отличие single-plane LiDAR от 9-beam LiDAR по внешнему виду лучей и угловым характеристикам"
task3:fred-westling__4e51465083:case-005,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-005,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.5, Fig.5",4,"Сравни описания траектории Zeb1: двойной замкнутый контур, обход вокруг центрального дерева."
task3:fred-westling__4e51465083:case-006,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-006,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.5, Fig.6",4,"Сравни три типа траекторий (handheld, mobile, aerial) на одном и том же orchard stand."
task3:fred-westling__4e51465083:case-007,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-007,multimodal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.6, Fig.7",4,"Сравни, как правильно определить occluded point (зелёная точка) на схеме сканирования с одной линией."
task3:fred-westling__4e51465083:case-008,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-008,temporal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure,"p.7, Fig 10",4,"Сравни, как изменяется визуальное качество и структура облака точек при увеличении уровня шума с 0 м до 0.1 м на одной и той же траектории Zeb1."
task3:fred-westling__4e51465083:case-009,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-009,temporal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,page,p.11,4,"Опиши последовательность: сначала тренировка модели на симулированных данных SimTreeLS, затем transfer learning на реальных LiDAR-сканах. Что меняется между этапами?"
task3:fred-westling__4e51465083:case-010,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-010,temporal_hard,True,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure,"p.9, Fig 13",4,Сравни occlusion profile при смене сенсора с single-beam на 9-beam на одной и той же mobile trajectory (рис. 13). Что произошло с количеством видимых (зелёных) точек?
task3:fred-westling__4e51465083:case-011,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-011,easy_control,False,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,table," p.8, table.2",4,Извлеки значение p-value из t-теста для V-measure (сегментация) в таблице 2.
task3:fred-westling__4e51465083:case-012,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,fred-westling__4e51465083,CASE-012,easy_control,False,SimTreeLS: Simulating aerial and terrestrial laser scans of trees,2011.11954,2021,figure," p.3, Fig.3",4,Какое минимальное расстояние между деревьями задаётся в forest layout (рис. 3)?
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-001,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-001,multimodal_hard,True,MARS: Unleashing the Power of Variance Reduction for Training Large Models,arxiv:2411.10438,2024,figure_or_table,"fig. 2, Tab. 1,",4,"Выявить, в какой из задач GPT-2 (Рис. 2) MARS дает наибольший относительный выигрыш в perplexity по сравнению с AdamW, и не перепутать его с табличными результатами ImageNet (Таб. 1)."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-002,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-002,multimodal_hard,True,"The AdEMAMix Optimizer: Better, Faster, Older",arxiv:2409.03137,2024,figure_or_table,"fig. 2, 3, 6, Tab. 2",4,"Найти на Рис. 6 сравнение AdEMAMix и AdamW по скорости забывания (forgetting) и определить, на каком количестве токенов преимущество становится явным."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-003,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-003,multimodal_hard,True,AdaRankGrad: Adaptive Gradient-Rank and Moments for Memory-Efficient LLMs Training and Fine-Tuning,arxiv:2410.17881,2024,figure_or_table,"fig. 3, Tab. 2",4,"Сравнить значения точности и потребления памяти GPU для GPT-2 из Таблицы 2 при full fine-tuning, LoRA и AdaRankGrad."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-004,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-004,multimodal_hard,True,A Self-Attentive Meta-Optimizer with Group-Adaptive Learning Rates and Weight Decay,arxiv:2605.04055,2026,figure_or_table,"fig. 2, 3, Tab. 3, 4",4,"Определить по Рис. 3, на какой задаче (языковое моделирование, машинный перевод, классификация) MetaAdamW показывает максимальное и минимальное ускорение сходимости относительно AdamW."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-005,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-005,multimodal_hard,True,Adaptive Gradient Methods at the Edge of Stability,arxiv:2404.01864,2024,figure,"fig. 1, 3, 6, 7",4,"Проанализировать Рис. 7 (SGD vs. Adam на CIFAR-10) и описать, как меняется ландшафт потерь (loss landscape) в процессе обучения у Adam."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-006,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-006,multimodal_hard,True,Revisiting the Initial Steps in Adaptive Gradient Descent Optimization,arxiv:2412.00374,2024,figure,"fig. 1, 2, 3",4,"По Рис. 2 и 3 определить, как разная инициализация второго момента (data-driven vs random) в Adam влияет на стабильность потерь на ранних итерациях обучения Transformer."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-007,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-007,multimodal_hard,True,Adaptive Gradient Methods at the Edge of Stability,arxiv:2404.01714,2025,figure,"Fig. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8",4,"Определить по совокупности рисунков 1–8, какие архитектуры и датасеты дают CG-like-Adam наибольшее преимущество перед Adam в точности и скорости сходимости"
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-008,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-008,temporal_hard,True,Interpreting Adaptive Gradient Methods by Parameter Scaling for Learning-Rate-Free Optimization,,,figure_or_table,"Table 1, 2, Fig. 1",4,"По рис. 1 объяснить, как меняется масштаб параметров (parameter scaling) в процессе обучения нейронной сети и как это связано с адаптивностью градиентного метода."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-009,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-009,temporal_hard,True,Towards Simple and Provable Parameter-Free Adaptive Gradient Methods,arxiv:2412.19444,2024,figure,"Fig. 1, 2",4,"По рис. 1, 2 сравнить траектории нормы градиента у предложенных AdaGrad++ и Adam++ с их оригинальными версиями на задаче логистической регрессии и ResNet-18."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-010,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-010,temporal_hard,True,Can We Remove the Square-Root in Adaptive Gradient Methods? A Second-Order Perspective,arxiv:2402.03496,2024,figure_or_table,"Tab. 1, Fig.1, 2",4,"В таблице 1 сравнить результаты AdamW и метода без квадратного корня (NoSqrt) на задаче LRA и объяснить, какая задача является исключением из общего правила."
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-011,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-011,easy_control,False,Optimization Methods in Deep Learning: A Comprehensive Overview,arxiv:2305.16432,2023,figure_or_table,"Tab. 1,2, Fig. 2, 5",4,Найти в таблицах 1 и 2 все упомянутые методы оптимизации и сгруппировать их по категориям (адаптивные и неадаптивные).
task3:vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca:case-012,Adaptive gradient optimization methods for training LLM,vasin_artem_aleksandrovich__0cf7f9ceca,CASE-012,easy_control,False,A Survey of Advanced Gradient Methods in Machine Learning,arxiv:2412.04032,2024,figure,Fig. 1,4,"По схематичному рис. 1 перечислить ключевые этапы эволюции градиентных методов, затронутые в обзоре."
task3:598d6ea6b4:case-001,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-001,multimodal_hard,True,Superscattering emerging from the physics of bound states in the continuum,10.1038/s41467-023-40382-y,2023,figure_or_table,"p.6, Fig. 4",4,Извлеките информацию о super-dipole из картинки и понимает важность этого явления..
task3:598d6ea6b4:case-002,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-002,multimodal_hard,True,Superscattering emerging from the physics of bound states in the continuum,10.1038/s41467-023-40382-y,2023,figure_or_table,"p.8, Fig.6",4,Извлеките информацию о дизайне системы из картинки и понимает техническую составляющую эффекта.
task3:598d6ea6b4:case-003,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-003,multimodal_hard,True,Superscattering emerging from the physics of bound states in the continuum,10.1038/s41467-023-40382-y,2023,figure_or_table,"p.9, Fig.7",4,Извлеките информацию об экспериментальном достижении superscattering и соответствующих параметрах.
task3:598d6ea6b4:case-008,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-008,temporal_hard,True,Experimental Observation of Superscattering,arXiv:1812.05599,2019,page,"p.1, p.2",4,"Сравните, какой вариант лучше понимает проблематику достижения данного эффекта и важность его нынешней реализации"
task3:598d6ea6b4:case-011,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-011,easy_control,False,Experimental Observation of Superscattering,arXiv:1812.05599,2019,page,p.1,4,"Оценить, распознала ли модель, что ранее данный эффект не наблюдался экспериментально"
task3:598d6ea6b4:case-012,Optical Superscattering,рябков-евгении-юрьевич__598d6ea6b4,CASE-012,temporal_hard,True,Superscattering pattern shaping for radially anisotropic nanowires,arXiv:1704.07994,2017,figure_or_table,"p.2, Fig.1, p.5, Fig.5",4,"Сравните, распознают ли варианты то, что работа исключительно теоретическая и эффект экспериментально не наблюдался"
task3:168bdb55d7:case-001,composite impact modeling,Мстислав-Кудряшов-Александрович__168bdb55d7,CASE-001,multimodal_hard,True,Fatigue Failure Criteria for  Unidirectional Fiber Composites,https://doi.org/10.1115/1.3157744,1981,formula,"p.4 formula 18; p5 formula 20,22",4,"сравните, какой вариант корректно определяет формулы в работе. Особенно интерес представляет корректность формул с критериями разрушения"
task3:ca35bd9ad6:case-001,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-001,multimodal_hard,True,Development and Space-Qualification of a Miniaturized CubeSat’s 2-W EDFA for Space Laser Communications,10.3390/electronics11152468,2022,figure,"p.3, Fig. 1",4,"Сравните, какая модель лучше распознает пространственное расположение волоконного усилителя на 3D-модели EDFA и точно извлекает габариты из подписи."
task3:ca35bd9ad6:case-002,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-002,multimodal_hard,True,Development and Space-Qualification of a Miniaturized CubeSat’s 2-W EDFA for Space Laser Communications,10.3390/electronics11152468,2022,figure_or_table,"p.12, Fig. 10",4,"Оцените, какая модель точнее извлекает значения коэффициента усиления в зависимости от входной мощности по графику, не путая между собой кривые для разных температур."
task3:ca35bd9ad6:case-003,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-003,temporal_hard,True,Development and Space-Qualification of a Miniaturized CubeSat’s 2-W EDFA for Space Laser Communications,10.3390/electronics11152468,2022,mixed,"p.15, Fig. 14",4,"Проверьте, какая модель корректно связывает просадки оптической мощности с конкретными временными фазами температурного цикла (нагрев/охлаждение) на графике испытаний TVAC."
task3:ca35bd9ad6:case-004,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-004,multimodal_hard,True,Payload Configuration Integration and Testing of the DeMi CubeSat,SSC18-XI-02,2018,figure,"p.4, Fig. 3",4,"Сравните, какая модель корректно прослеживает оптический путь луча от калибровочного лазерного диода до Shack-Hartmann датчика (SHWFS), не смешивая его с путем света от внешней апертуры."
task3:ca35bd9ad6:case-005,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-005,multimodal_hard,True,Payload Configuration Integration and Testing of the DeMi CubeSat,SSC18-XI-02,2018,figure,"p.5, Fig. 5",4,"Определите, какая модель может визуально идентифицировать геометрию сетки актуаторов MEMS-зеркала, верно связав её с физическим шагом (pitch) между актуаторами из подписи."
task3:ca35bd9ad6:case-006,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-006,easy_control,True,Payload Configuration Integration and Testing of the DeMi CubeSat,SSC18-XI-02,2018,page,"p.2, Text section",4,"Проверьте, корректно ли модель извлекает требования к точности измерения волнового фронта (12 нм) из обычного абзаца текста (Payload Requirements)."
task3:ca35bd9ad6:case-007,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-007,multimodal_hard,True,Optical Communications Crosslink Payload Prototype Development for the Cubesat Laser Infrared CrosslinK (CLICK) Mission,SSC19-VI-02,2019,table,"p.8, Table 4",4,"Какая модель точнее извлекает значения бюджета канала для кросс-линка на дистанции 580 км, корректно обрабатывая структуру таблицы и не путая колонки с потерями (pointing loss) и запасом (link margin)?"
task3:ca35bd9ad6:case-008,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-008,multimodal_hard,True,Optical Communications Crosslink Payload Prototype Development for the Cubesat Laser Infrared CrosslinK (CLICK) Mission,SSC19-VI-02,2019,figure,"p.6, Fig. 6",4,"Оцените, какая модель верно распознает способ разделения передающего и принимающего путей на оптической схеме трансивера (напр. использование дихроичных зеркал для длин волн 1537 нм и 1563 нм)"
task3:ca35bd9ad6:case-009,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-009,temporal_hard,True,Optical Communications Crosslink Payload Prototype Development for the Cubesat Laser Infrared CrosslinK (CLICK) Mission,SSC19-VI-02,2019,figure,"p.10, Fig. 11",4,"Проверьте, какая модель точнее описывает процесс схождения (convergence) ошибки наведения во времени, корректно определяя временной интервал до стабилизации (settling time) в замкнутом цикле."
task3:ca35bd9ad6:case-010,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-010,multimodal_hard,True,OSIRIS4CubeSat—The World’s Smallest Commercially Available Laser Communication Terminal,10.3390/aerospace12080655,2025,figure_or_table,"p.5, Fig. 2",4,"Сравните, какая модель правильно соотносит цветные лучи (Tx и Rx пути) с их описанием в подписи и безошибочно локализует позицию FSM (Fast Steering Mirror) в плоскости оптического зрачка."
task3:ca35bd9ad6:case-011,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-011,temporal_hard,False,OSIRIS4CubeSat—The World’s Smallest Commercially Available Laser Communication Terminal,10.3390/aerospace12080655,2025,mixed,"p.8, Fig. 6",4,Какая модель лучше выводит логическую связь между паразитной индуктивностью (LTRACE) схемы и её влиянием на временные характеристики (скорость нарастания импульса/задержку) при высокой скорости модуляции диода?
task3:ca35bd9ad6:case-012,Optimization of compact optical folded schemes based on off-axis parabolic mirrors for 10G inter-satellite CubeSat communication terminals,иван-колесников-витальевич__ca35bd9ad6,CASE-012,easy_control,False,OSIRIS4CubeSat—The World’s Smallest Commercially Available Laser Communication Terminal,10.3390/aerospace12080655,2025,page,"p.7, Text section",4,"Оцените, способна ли модель извлечь базовое описание процедуры лабораторной характеризации чувствительности приемника из текста до его интеграции."
task3:998d6715e8:case-001,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-001,multimodal_hard,True,UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents,arXiv:2501.12326,2025,figure,"p. 27, Figure 8",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает численные значения с bar chart AndroidWorld в Figure 8: scores для моделей UI-TARS-7B и UI-TARS-72B в режимах System-1 и System-2 при Bo1. Оцените, не галлюцинирует ли вариант числа и корректно ли привязывает каждое значение к соответствующей модели и режиму"
task3:998d6715e8:case-002,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-002,multimodal_hard,True,CogAgent: A Visual Language Model for GUI Agents,arXiv:2312.08914,2023,figure,"p.8, Figure 3",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из Figure 3 численные значения TFLOPs для архитектуры с cross-module при всех четырёх разрешениях (224, 490, 756, 1120), и насколько корректно оценивает реальную степень линейности этой зависимости."
task3:998d6715e8:case-003,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-003,multimodal_hard,True,SeeClick: Harnessing GUI Grounding for Advanced Visual GUI Agents,arXiv:2401.10935,2024,table,"p. 9317, Table 1",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает, Опираясь на Table 1, точные численные значения точности (в процентах) для моделей SeeClick и CogAgent строго в категории «Mobile Icon/Widget», а также их размеры (Model Size) в миллиардах параметров."
task3:998d6715e8:case-004,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-004,multimodal_hard,True,Vision-driven Automated Mobile GUI Testing via Multimodal Large Language Model,arXiv:2407.03037,2024,table,"p. 9, Table I",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает, используя Table I, значения Precision (P) и Recall (R) для метода Odin строго на датасете «Bug injection data» . Также приведите соответствующие значения P и R для VisionDroid на этом же датасете и укажите абсолютную разницу между ними"
task3:998d6715e8:case-005,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-005,multimodal_hard,True,VLM-Fuzz: Vision Language Model Assisted Recursive Depth-first Search Exploration for Effective UI Testing of Android Apps,arXiv:2504.11675,2025,mixed,"p.18, Fig. 9",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из встроенной таблицы на Fig. 9 точное значение p-value для сравнения Line coverage между методами VLM-Fuzz и DeepGUI."
task3:998d6715e8:case-006,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-006,multimodal_hard,True,AppAgent: Multimodal Agents as Smartphone Users,arXiv:2312.13771,2023,table,"p.7, Table 1",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает значения метрик Success Rate (SR) и Reward для метода ""GPT4 (Baseline)"" с конфигурациями Action Space ""Raw"" и ""Ours"", а также для ""AppAgent"" с ""Manually Crafted"" документами, опираясь строго на Table 1."
task3:998d6715e8:case-007,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-007,multimodal_hard,True,VideoGameQA-Bench: Evaluating Vision-Language Models for Video Game Quality Assurance,arXiv:2505.15952,2025,table,"p.5, Table 2",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает на основе Table 2 значения Accuracy для моделей o4-mini и Llama-4-Scout строго в задаче Video-based glitch detection (VGD)."
task3:998d6715e8:case-008,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-008,multimodal_hard,True,A Survey on (M)LLM-Based GUI Agents,arXiv:2504.13865,2025,table,"p. 17, Table 1",4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает, опираясь на Table 1, все датасеты для платформы ""web"", которые поддерживают диалоговые задачи (в столбце Dialogue стоит галочка)."
task3:998d6715e8:case-009,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-009,temporal_hard,True,Test-Time Policy Adaptation for Enhanced Multi-Turn Interactions with LLMs,arXiv:2509.23166,2025,figure,"p. 28, Figure 6",4,"Сравните, какой вариант точнее определяет из Figure 6 для датасета MATH500 момент пересечения кривых ROSA и Baseline во времени и правильно описывает, какой метод лидирует ДО и ПОСЛЕ этого момента."
task3:998d6715e8:case-010,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-010,temporal_hard,True,A Survey on Web Testing: On the Rise of AI and Applications in Industry,arXiv:2503.05378,2025,figure_or_table,"p.38, Fig.3",4,"Сравните, какой вариант точнее определяет из Figure 3 временную динамику публикаций по SBST/AI-методам: год перелома тренда, соотношение публикаций до и после этого года, а также аномальные годы с локальным спадом или искажением. Оцените, какой вариант избегает галлюцинации тренда и опирается именно на визуальные данные"
task3:998d6715e8:case-011,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-011,easy_control,False,LLM-Guided Scenario-based GUI Testing,arXiv:2506.05079,2025,page,"p. 24, Section 5 ""Threats to Validity""",4,"На основании раздела ""Threats to Validity"" перечислите 3 основные угрозы валидности (ограничения), которые сами авторы выделяют в своей работе."
task3:998d6715e8:case-012,Vision-Language Models for GUI agents and automated UI testing,михаил-кузнецов-александрович__998d6715e8,CASE-012,easy_control,False,Usable AI: Critical Review of Its Current Issues and Trends,doi:10.3844/jcssp.2023.326.333,2023,page,"p. 330, Section ""Usability Challenges of AI Applications""",4,"На основании раздела «Usability Challenges of AI Applications» перечислите основные проблемы (challenges) разработки ориентированного на человека ИИ (HAI), о которых пишут авторы."
task3:5c4536453d:case-001,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-001,temporal_hard,True,Decoupling polarization and coercive field in AlScN/AlN/AlScN stack for enhanced performance in ferroelectric thin-film transistors,10.1038/s41467-025-62904-6,2025,figure,Fig.4e,4,"Сравнить, какой вариант лучше понимает, какая кривая соответствует подходящему к работе в ключевом режиме напряжению."
task3:5c4536453d:case-002,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-002,multimodal_hard,True,Scalable CMOS back-end-of-line-compatible AlScN/two-dimensional channel ferroelectric field-effect transistors,10.1038/s41565-023-01399-y,2023,figure,Fig.1c,4,"Определить, результаты какого ещё метода исследования есть на the figure."
task3:5c4536453d:case-003,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-003,multimodal_hard,True,Scalable CMOS back-end-of-line-compatible AlScN/two-dimensional channel ferroelectric field-effect transistors,10.1038/s41565-023-01399-y,2023,figure,Fig.1c,4,"Определить по картинке, имеются ли в составе структуры кристаллиты."
task3:5c4536453d:case-004,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-004,multimodal_hard,True,"Origins of High Mobility and Low Operation Voltage of Amorphous Oxide TFTs: Electronic Structure, Electron Transport, Defects and Doping",10.1109/JDT.2009.2034559,2009,figure,Fig.23b,4,"Какой вариант верно напишет, проводимость транзистора после отжига в азотной среде."
task3:5c4536453d:case-005,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-005,multimodal_hard,True,"Origins of High Mobility and Low Operation Voltage of Amorphous Oxide TFTs: Electronic Structure, Electron Transport, Defects and Doping",10.1109/JDT.2009.2034559,2009,figure,Fig.26b,4,Оценить ширину гистерезиса для отожжённого и неотожжённого образцов.
task3:5c4536453d:case-006,Ferroelectric transistor parameters interpretation,парочкин-андреи-витальевич__5c4536453d,CASE-006,multimodal_hard,True,Impact of Ferroelectric Layer Thickness on Reliability of Back-End-of-Line-Compatible Hafnium Zirconium Oxide Films,10.1002/adem.202201124,2022,figure,Fig.2,4,"Определить, в какой из плёнок содержится моноклинная фаза."
task3:91f2284dbc:case-001,Посмертные изменения в биомолекулах,парочкина-екатерина-владимировна__91f2284dbc,CASE-001,multimodal_hard,True,Dynamics of Postmortem Gene Expression in Normal and Neoplastic Murine Liver,doi: 10.3390/life16040683,2026,figure_or_table,Fig.4,4,Извлеките численные данные из рисунка 4 и сопоставляет их динамику во времени..
task3:91f2284dbc:case-002,Посмертные изменения в биомолекулах,парочкина-екатерина-владимировна__91f2284dbc,CASE-002,temporal_hard,True,"Postmortem Stability Analysis of Lipids and Polar Metabolites in Human, Rat, and Mouse Brains",doi: 10.3390/biom15091288,2025,figure_or_table,"Fig.2A,B",4,"Извлеките из рисунка 2 A,B данные principal component analysis (PCA) и сопоставляет их с временной динамикой."
task3:91f2284dbc:case-003,Посмертные изменения в биомолекулах,парочкина-екатерина-владимировна__91f2284dbc,CASE-003,multimodal_hard,True,"Postmortem Stability Analysis of Lipids and Polar Metabolites in Human, Rat, and Mouse Brains",doi: 10.3390/biom15091288,2025,figure_or_table,Fig.3,4,Извлеките из рисунка 3 данные о стабильности соединений.
task3:91f2284dbc:case-004,Посмертные изменения в биомолекулах,парочкина-екатерина-владимировна__91f2284dbc,CASE-004,multimodal_hard,True,"Postmortem Stability Analysis of Lipids and Polar Metabolites in Human, Rat, and Mouse Brains",doi: 10.3390/biom15091288,2025,figure_or_table,Fig.4A,4,Извлеките из рисунка 4A качественные (не числовые) данные.
task3:91f2284dbc:case-005,Посмертные изменения в биомолекулах,парочкина-екатерина-владимировна__91f2284dbc,CASE-005,multimodal_hard,True,Systematic analysis of gene expression patterns associated with postmortem interval in human tissues,doi: s41598-017-05882-0,2017,figure_or_table,Table 2,4,Извлеките из таблицы 2 категориальные данные.
task3:0987c43afc:case-001,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-001,multimodal_hard,True,Deep learning methods for 2D material electronic properties,10.1039/D5DD00155B,2026,table,"p.5-6, Table 1",4,"Сравните, какая из двух моделей точнее извлекает из таблицы 1 для каждой базы данных (C2DB, MC2D, 2DmatPedia, Materials Project, JARVIS-DFT) информацию о типе данных (структура / электронные свойства / фононы), доступности API и основных ссылках. Выделите только те базы, которые содержат электронные зонные структуры."
task3:0987c43afc:case-002,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-002,multimodal_hard,True,Deep learning methods for 2D material electronic properties,10.1039/D5DD00155B,2026,figure,"p.7, Fig. 1",4,"На рисунке 1 показаны пять архитектур (PLMF, CGCNN, ALIGNN, MEGNet, SLICES). Для каждой из них определите: - используется ли графовое представление; - есть ли в явном виде обработка углов связей (bond angles); - является ли представление строковым (string‑based). Результат оформите в виде таблицы из трёх колонок."
task3:0987c43afc:case-003,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-003,multimodal_hard,True,Deep learning methods for 2D material electronic properties,10.1039/D5DD00155B,2026,table,"p. 13-14, Table 3",4,"Найдите в таблице 3 все методы, которые используют трансформеры (transformer) или авторегрессию (autoregressive). Для каждого такого метода выпишите название модели или работы, тип представления структуры, точность (MAE для band centers или band gaps). Игнорируйте методы на основе CNN или RBM, если они явно не упоминают внимание/трансформер."
task3:0987c43afc:case-004,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-004,multimodal_hard,True,Deep learning methods for 2D material electronic properties,10.1039/D5DD00155B,2026,table,"p.16, Table 4",4,"В таблице 4 перечислены модели для межатомных потенциалов. Отберите те модели, которые явно используют E(3)-equivariant convolutions или equivariant message passing. Для каждой из них укажите название модели, тип архитектуры (Graph NN, Equivariant representations), целевые материалы (2D, 3D, molecular). Если модель не помечена как equivariant, но в описании говорится о «rotational invariance», – не включайте."
task3:0987c43afc:case-005,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-005,temporal_hard,True,Deep learning methods for 2D material electronic properties,10.1039/D5DD00155B,2026,page,p.28-29,4,"В разделе 5 авторы перечисляют ключевые вызовы и будущие направления. Найдите в тексте упоминания следующих концепций: - uncertainty quantification; - interpretability / explainable AI (XAI); - foundation models; - autonomous labs (self‑driving laboratories). Для каждого из них выпишите одну цитату (одно предложение), в которой описывается проблема или предложение. Затем оцените, насколько полно каждая модель (baseline vs tuned) воспроизводит эти цитаты без изменения смысла."
task3:0987c43afc:case-006,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-006,temporal_hard,True,Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State,arXiv:2603.14515,2026,figure,"p.1, Fig.1",4,По логарифмическому графику определите показатель степени для Excited Pfaffians. Сравните с наклонами кривых NES и Szabó et al.
task3:0987c43afc:case-007,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-007,multimodal_hard,True,Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State,arXiv:2603.14515,2026,figure,"p.5, Fig.3",4,"Для Excited Pfaffian (панель a) назовите, какие компоненты общие для всех состояний, а какие — state‑specific."
task3:0987c43afc:case-008,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-008,multimodal_hard,True,Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State,arXiv:2603.14515,2026,figure,"p.6, Fig.4",4,"Найдите атом, для которого все 10 состояний находятся в пределах химической точности (1.6 mHa) от эксперимента. Для него выпишите погрешность самого высокого уровня."
task3:0987c43afc:case-009,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-009,temporal_hard,True,Excited Pfaffians: Generalized Neural Wave Functions Across Structure and State,arXiv:2603.14515,2026,figure,"p.7, Fig.5",4,"В районе 1.6Å происходит обмен двух синглетных состояний. Назовите оба состояния и укажите, какой метод (Excited Pfaffian или Schätzle) сохраняет больше состояний на больших расстояниях."
task3:0987c43afc:case-010,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-010,multimodal_hard,True,Transferable neural wavefunctions for solids,10.1038/s43588-025-00872-z,2025,figure,"p.2, Fig. 1d",4,"На панели d рисунка 1 показано, как переносимая волновая функция использует среднее поле (mean‑field) для начальных орбиталей. Определите, какие компоненты остаются «замороженными», а какие обучаются нейросетью. Объясните, почему такой подход ускоряет обучение для новых систем."
task3:0987c43afc:case-011,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-011,temporal_hard,False,Transferable neural wavefunctions for solids,10.1038/s43588-025-00872-z,2025,page,"стр. 2, последний абзац введения",4,"В тексте упоминается, что DeepSolid потребовал 80 000 GPU‑часов для одного расчёта. Найдите, во сколько раз меньше времени потребовал предложенный метод при переносе с 32‑электронной на 108‑электронную систему LiH. Какой коэффициент ускорения назван в статье?"
task3:0987c43afc:case-012,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-012,multimodal_hard,False,Transferable neural wavefunctions for solids,10.1038/s43588-025-00872-z,2025,figure,"p.3, Fig. 2a",4,"На рисунке 2a показано сравнение энергий на атом для водородной цепи. Найдите метод, который даёт самую низкую энергию (наиболее точную). Укажите, какое значение (в mHa) получено предложенным методом при экстраполяции к термодинамическому пределу с использованием TABC."
task3:0987c43afc:case-013,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-013,temporal_hard,True,Transferable neural wavefunctions for solids,10.1038/s43588-025-00872-z,2025,figure,"p.3, Fig. 2b",4,"На рисунке 2b показана комплексная поляризация как функция межатомного расстояния. Авторы утверждают, что наблюдают металл‑изоляторный переход. В каком диапазоне R (в единицах a₀) происходит переход согласно их данным? Чем их оценка критического расстояния отличается от оценки Motta et al.?"
task3:0987c43afc:case-014,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-014,multimodal_hard,True,Transferable neural wavefunctions for solids,10.1038/s43588-025-00872-z,2025,table,"p.4, Table 1",4,"В таблице 1 сравниваются полные энергии графена для трёх твистов. Для твиста k2 (вес 2/3) найдите энергию, полученную DeepSolid, и энергию, полученную авторами. Вычислите разницу в mH."
task3:0987c43afc:case-015,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-015,temporal_hard,True,V2Rho‑FNO: Fourier Neural Operator for Electronic Density Prediction,arXiv:2603.15669,2026,page,"p. 7–9, 2.1 (a, b, c)",4,"Авторы описывают три сценария с возрастающей сложностью: интерполяция внутри MD‑траектории, случайное разделение QM9, экстраполяция на фторсодержащие молекулы. Для третьего сценария укажите, какие элементы отсутствовали в тренировочном наборе. Как меняется ошибка предсказания при переходе от первого сценария к третьему?"
task3:0987c43afc:case-016,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-016,multimodal_hard,True,V2Rho‑FNO: Fourier Neural Operator for Electronic Density Prediction,arXiv:2603.15669,2026,figure,"p. 10, Fig. 3",4,"На рисунке 3 показано сравнение предсказанной электронной плотности и DFT‑плотности. Визуально оцените, хорошо ли воспроизводится форма и положение максимумов. В каких областях (вблизи ядер или в межмолекулярном пространстве) заметны расхождения? Почему авторы исключают околоядерные области из расчёта ошибок?"
task3:0987c43afc:case-017,AI in Quantum Chemistry,свинкин-никита-алексеевич__0987c43afc,CASE-017,easy_control,True,V2Rho‑FNO: Fourier Neural Operator for Electronic Density Prediction,arXiv:2603.15669,2026,page,"p. 12, 3.1, Eq 1",4,"В разделе 3.1 авторы связывают FNO с линейной теорией отклика. Найдите интегральное выражение, связывающее изменение плотности с изменением внешнего потенциала через функцию отклика χ. Напишите это уравнение (можно в текстовом виде). Чем FNO отличается от линейного отклика?"
task3:168bdb55d7:case-001,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-001,easy_control,True,Nondeterministic Space is Closed Under Complementation,doi: 10.1137/0217058,1988,formula,p.2,4,"Сравните, какой вариант точнее определяет формулировку теоремы."
task3:168bdb55d7:case-002,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-002,multimodal_hard,True,Set Automata,10.1142/S0129054116400062,2016,figure,p.12,4,"Сравните, какая модель лучше распознаёт значение нескольких стрелок на картинке, не теряя число стрелок."
task3:168bdb55d7:case-003,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-003,multimodal_hard,True,First-order definable languages,https://www.researchgate.net/publication/221350628_First-order_definable_languages,2008,figure_or_table,Fig. 6-9,4,Извлеките алгоритм обработки из упомянутых рисунков.
task3:168bdb55d7:case-004,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-004,multimodal_hard,True,Deterministic CFL's are accepted simultaneously in polynomial time and log squared space,hps://dl.acm.org/doi/10.1145/800135.804426,1979,figure_or_table,,4,Извлеките доказательства корректности из рисунков..
task3:168bdb55d7:case-005,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-005,multimodal_hard,True,On computational complexity of set automata,doi: 10.1016/j.ic.2021.104797,2021,figure_or_table,Fig. 1,4,"Сравните, какой вариант лучше переводит таблицу в текстовые данные."
task3:168bdb55d7:case-006,Formal languages and complexity theory,софия-маланчук-владимировна__168bdb55d7,CASE-006,easy_control,True,Regular Realizability Problems and Context-Free Languages,doi: 10.1007/978-3-319-19225-3_22,2015,mixed,,4,"Сравните, какой вариант лучше считывает теоремы."
task3:5ad3fe3294:case-001,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-001,multimodal_hard,True,Password Guessing Using Large Language Models,978-1-939133-52-6,2025,figure_or_table,Fig.1,4,"Сравните, какой вариант корректнее извлекает и структурирует 4 сценария из Figure 1."
task3:5ad3fe3294:case-002,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-002,easy_control,True,Password Guessing Using Large Language Models,978-1-939133-52-6,2025,page,p.2,4,"Сравните, кто аккуратнее перечисляет основные вклады PASSLLM без домыслов."
task3:5ad3fe3294:case-003,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-003,multimodal_hard,True,PointerGuess: Targeted Password Guessing Model Using Pointer Mechanism,978-1-939133-44-1,2024,figure,Fig. 1,4,"Сравните, кто корректнее объясняет баланс копирования и генерации в PointerGuess по Figure 1."
task3:5ad3fe3294:case-004,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-004,multimodal_hard,True,SE#PCFG: Semantically Enhanced PCFG for Password Analysis and Cracking,arXiv:2306.06824,2025,figure,Fig. 3,4,"Сравните, кто точнее интерпретирует различия корреляций между базами в Fig. 3."
task3:5ad3fe3294:case-005,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-005,multimodal_hard,True,SE#PCFG: Semantically Enhanced PCFG for Password Analysis and Cracking,arXiv:2306.06824,2025,figure,Fig. 4,4,"Сравните, кто корректнее объясняет выбор real-attacks вместо Monte-Carlo."
task3:5ad3fe3294:case-006,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-006,easy_control,True,SE#PCFG: Semantically Enhanced PCFG for Password Analysis and Cracking,arXiv:2306.06824,2025,page,p.1,4,"Сравните, кто аккуратнее передает заявленные улучшения SEPCA относительно baselines."
task3:5ad3fe3294:case-007,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-007,multimodal_hard,True,PGTCN: A Novel Password-Guessing Model Based on Temporal Convolution Network,10.2139/ssrn.4084713,2022,table,Table 5,4,"Сравните, кто точнее извлекает вывод о превосходстве char-level tokenization над subword-level."
task3:5ad3fe3294:case-008,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-008,multimodal_hard,True,PGTCN: A Novel Password-Guessing Model Based on Temporal Convolution Network,10.2139/ssrn.4084713,2022,figure,Fig. 9,4,"Сравните, кто корректнее описывает преимущество PGTCN по покрытию структур на Figure 9."
task3:5ad3fe3294:case-009,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-009,temporal_hard,True,Enhancing secure access through time-stamped password analysis,10.24294/jipd9441,2024,figure,"Fig. 3, Fig. 4, Fig. 5",4,"Сравните, кто точнее объясняет pipeline EPSBTimev01: CR, ARIMA, и логику последних 30 валидных входов."
task3:5ad3fe3294:case-010,Neural and statistical methods for password guessing,мазин-владимир-андреевич__5ad3fe3294,CASE-010,temporal_hard,True,Enhancing secure access through time-stamped password analysis,10.24294/jipd9441,2024,table,Table 2,4,"Сравните, кто корректнее интерпретирует изменение precision после добавления ARIMA."
task3:168bdb55d7:case-001,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-001,multimodal_hard,True,Advanced Neutron Spectroscopy in Fusion Research,10.1007/s10894-019-00213-9,2019,figure_or_table,Fig.2,4,"Проверить как извлекаются подписи графиков, их зависимость, оценить максимумы сечений взаимодействия и их энергию для разных реакций"
task3:168bdb55d7:case-002,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-002,temporal_hard,True,"The new ITER baseline, research plan and open R&D issues",10.1088/1361-6587/add9c9,2025,figure_or_table,"p.6, Fig. 6",4,"Найти на рисунке параметры которые заметно изменяются со временем после бороизации (1 день/ 21день), и оценить это изменение"
task3:168bdb55d7:case-003,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-003,multimodal_hard,True,A chlorine based detector (LaCl3(Ce)) for 2.5 MeV neutron spectroscopy,10.1088/1361-6501/ad8f4e,2024,figure_or_table,"p.6, Fig. 11",4,"Проанализировать рисунок, определить границы областей гаммы, протонов, альфы. Получить плотность AFSD от энергии"
task3:168bdb55d7:case-04,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-04,multimodal_hard,True,"The new ITER baseline, research plan and open R&D issues",10.1088/1361-6587/add9c9,2025,table,"p.22, Table 1",4,Определить извлекаются ли данные по мощности нагрева (по конкретной системе и суммарной) в режимах работы (operation) представленных в таблицу
task3:168bdb55d7:case-005,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-005,multimodal_hard,True,A prototype neutron-detector array for future deep-underground s-process studies,10.1088/1361-6471/adeda7,2025,figure_or_table,"p.9, Fig. 6",4,"Сравните, какой вариант извлекает данные лучше"
task3:168bdb55d7:case-006,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-006,multimodal_hard,True,A prototype neutron-detector array for future deep-underground s-process studies,10.1088/1361-6471/adeda7,2025,figure_or_table,"p.11, Fig. 9",4,"Сравните, какой вариант извлекает данные лучше"
task3:168bdb55d7:case-011,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-011,multimodal_hard,True,Advanced Neutron Spectroscopy in Fusion Research,10.1007/s10894-019-00213-9,2019,figure_or_table,Fig.3,4,"Сравните, какой метод лучше извлекает данные с графика и выполняет привязку к описанию подписи"
task3:168bdb55d7:case-012,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-012,temporal_hard,True,"The new ITER baseline, research plan and open R&D issues",10.1088/1361-6587/add9c9,2025,figure_or_table,"p.4, Fig. 1",4,"Сравните, какой метод лучше извлекает данные с рисунка и выполняет привязку к закрашенным областям (power limit/too low) и отдельно к типу (L/H mode)"
task3:168bdb55d7:case-013,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-013,temporal_hard,True,"The new ITER baseline, research plan and open R&D issues",10.1088/1361-6587/add9c9,2025,figure_or_table,"p.6, Fig.5",4,"Сравните, какой метод лучше привязывает данные с верхнего графика к шкале с нижнего, оцените взаимосвязь динамики двух графиков"
task3:168bdb55d7:case-014,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-014,temporal_hard,True,"The new ITER baseline, research plan and open R&D issues",10.1088/1361-6587/add9c9,2025,figure_or_table,"p.7, Fig.8",4,"Сравните, какой метод лучше привязывает данные с верхних графиков к временной шкале с нижнего"
task3:168bdb55d7:case-015,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-015,multimodal_hard,True,A chlorine based detector (LaCl3(Ce)) for 2.5 MeV neutron spectroscopy,10.1088/1361-6501/ad8f4e,2024,figure_or_table,"p.3, Fig. 2",4,"Сравнить, какой метод лучше привязывает шкалу энергий к верхнему графику. Проанализировать рисунок, определить ширину дыннх (в оси PSD) выделенной области"
task3:168bdb55d7:case-016,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-016,multimodal_hard,True,A chlorine based detector (LaCl3(Ce)) for 2.5 MeV neutron spectroscopy,10.1088/1361-6501/ad8f4e,2024,figure_or_table,"p.5, Fig. 5",4,"Сравнить, какой метод лучше привязывает шкалу энергий к верхнему графику. Проанализировать рисунок, определить ширину данных (в оси PSD) выделенной области"
task3:168bdb55d7:case-017,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-017,multimodal_hard,True,A prototype neutron-detector array for future deep-underground s-process studies,10.1088/1361-6471/adeda7,2025,figure_or_table,"p.5, Fig. 2",4,"Сравните, какой вариант извлекает данные лучше"
task3:168bdb55d7:case-018,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-018,easy_control,False,A COmpact spectrometer for measurements of neutrons at the ASDEX upgrade tokamak,10.1063/5.0218178,2024,figure,Fig.5,4,"Сравните, какая модель лучше находит средний измеренный neutron rate в разряде NO. 39549"
task3:168bdb55d7:case-019,Neutron Spectroscopy in Fusion,Тимофей-Семенов-Игоревич__168bdb55d7,CASE-019,easy_control,False,"Detectors for Neutron Detection: Design, Electrical  Characteristics, and Detector Performances",10.4028/p-4pTPcD,2024,table,Table 1,4,"Сравните, какая модель лучше находит толщину epilayer Schottky (Epi-thickness) в текущей работе"
task3:39bb2db9c5:case-001,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-001,multimodal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure,Fig.1 (page 1),4,"На Figure 1 (right panel ""Recommended results""): для обоих примеров (wedding party и International Day of Forests) выпишите цвета Image/Graphic/Text палитр и объясните, как они соответствуют текстовой семантике (например, почему для ""International Day of Forests"" преобладают зелёные оттенки)."
task3:39bb2db9c5:case-002,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-002,multimodal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure_or_table,"Table 1 (page 5) + Figure 4 (page 5, panels a/b/c)",4,"Table 1 показывает: accuracy@1 для 1-color: Qiu et al. 36.72% → Ours 47.13%. На Figure 4 (panels b и c) визуально сравните распределение точек: почему panel c (Ours) имеет более плотную и разнообразную облако, чем panel b (Qiu et al.)? Как это связано с числом из таблицы?"
task3:39bb2db9c5:case-003,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-003,multimodal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,table,Table 3 (page 6),4,"Table 3 (ablation study): какой вариант даёт лучшую accuracy@1 для 1-color? (A) w/ CA, w/o MCA: 46.53%, (B) w/o CA, w/ MCA: 46.66%, (C) w/ CA, w/ MCA: 47.13%? На сколько процентов вариант C лучше, чем A и B? Почему важна обе cross-attention layers?"
task3:39bb2db9c5:case-004,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-004,multimodal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure,"Fig.5 (page 5, первый пример — wedding party)",4,"На первом примере Figure 5 (wedding party): слева исходный дизайн (GT), затем 4 версии (GT, Text+Palettes, Ours, Qiu et al., Random). В какой версии графический элемент (Graphic) получил новый цвет? Какой именно цвет изменился (из палитры)? Почему это изменение согласуется с текстом ""wedding party""?"
task3:39bb2db9c5:case-005,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-005,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,table,"Table 2 (page 6, ablation study) + раздел 3.1 (pages 2–3)",4,"Table 2 показывает эволюцию: когда цвета сортируются по area (w/o → w/ area), accuracy@1 (1 color): 36.72% → 39.06%. Затем по lightness (w/o → w/ lightness): 44.53% → 47.13%. Какой переход дал больше улучшения? Прочитайте раздел 3.1 и объясните, почему lightness лучше, чем area-based ordering."
task3:39bb2db9c5:case-006,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-006,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure,"Fig.6, Fig.7, Fig.8, Fig.9 (pages 5–6, user study)",4,"User study: сравните Figure 6 (дизайнеры, хорошие дизайны) и Figure 8 (non-дизайнеры, хорошие дизайны). Медиана для Ours: на Fig.6 примерно 20–25%, на Fig.8 примерно 30–35%. Что это говорит о том, как user perception изменяется в зависимости от опыта пользователя? Почему дизайнеры более критичны к результатам Ours, чем non-дизайнеры?"
task3:39bb2db9c5:case-007,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-007,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,table,Table 4 (page 6) + раздел 3.2 (pages 3–4),4,"Table 4 сравнивает BERT и CLIP text embeddings: BERT даёт accuracy@1 (1-color) = 45.02%, CLIP = 47.13%. На сколько процентов CLIP лучше BERT? Прочитайте раздел 3.2: почему CLIP (multimodal pre-training) превосходит BERT (text-only)? Какое ключевое отличие между этими моделями?"
task3:39bb2db9c5:case-008,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-008,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure,Fig.10 (page 6) + раздел 4.5 (page 6),4,"Figure 10 показывает accuracy@1 в зависимости от masking rate (x-axis) для 1-color, 2-color, 3-color. Какой masking rate оптимален для 1-color prediction? А для 3-color? Почему они отличаются? Прочитайте раздел 4.5: как это объясняется авторами?"
task3:39bb2db9c5:case-009,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-009,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure,"Fig.2 (page 3, ""Extraction and representation processes"") + раздел 3.2 (pages 3–4)",4,"На Figure 2 (left side, ""Text Input"") видны два типа текстовых входов: ""Text contents"" (например, 'candy', 'be yourself') и ""Image labels"" (например, 'forehead', 'smile', 'cheek'). Объясните: почему нужны ОБА типа? Как авторы их получают (для image labels см. раздел 3.2)? Какой из них важнее для color recommendation?"
task3:39bb2db9c5:case-010,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-010,temporal_hard,True,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,figure_or_table,,4,"Раздел 5.2 (Full palette generation): сравните наше методы (Ours) с baseline (TPN) на примере текста ""grass"" из Figure 11. Table 5 показывает: TPN diversity = 22.21, Ours w/o PP = 29.92, Ours w PP = 33.33. Посмотрите на palette для ""grass"" на Figure 11: как визуально отражается эта эволюция (от TPN к Ours w/ PP)? Почему PP (post-processing) улучшает результат?"
task3:39bb2db9c5:case-011,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-011,easy_control,False,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,page,"p.3, раздел 3 ""APPROACH"" + Figure 2",4,На странице 3 (раздел 3): какие три типа элементов выделяют авторы в graphic documents? На Figure 2 покажите примеры каждого типа.
task3:39bb2db9c5:case-012,Generating color pallets in web-design,климов-ярослав-валентинович__39bb2db9c5,CASE-012,easy_control,False,Multimodal Color Recommendation in Vector Graphic Documents,arXiv:2308.04118v1,2023,table,Table 1 заголовок (page 4) + раздел 4.1 (page 4),4,Раздел 4.1: какой dataset использован для color palette completion? Сколько примеров в train/validation/test наборе?
task3:7d0aad0635:case-001,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-001,multimodal_hard,True,FadeMem: Biologically-Inspired Forgetting for Efficient Agent Memory,arXiv:2601.18642,2026,figure,"p.4, Fig.2",4,Извлеките численные значения из рисунка 2 и не теряет их при привязке evidence..
task3:7d0aad0635:case-002,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-002,multimodal_hard,True,FadeMem: Biologically-Inspired Forgetting for Efficient Agent Memory,arXiv:2601.18642,2026,table,"p.4, Table 1",4,Извлеките численные значения из таблицы 1 и не теряет их при привязке evidence..
task3:7d0aad0635:case-003,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-003,multimodal_hard,True,Multimodal Multi-Agent Empowered Legal Judgment Prediction,arXiv:2601.12815,2026,table,"p.4, Table 1",4,Извлеките численные значения из таблицы 1 и не теряет их при привязке evidence..
task3:7d0aad0635:case-004,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-004,multimodal_hard,True,AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation,arXiv:2308.08155,2023,figure,"p.7, Fig.4",4,Извлеките численные значения из рисунка 4 и не теряет их при привязке evidence..
task3:7d0aad0635:case-005,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-005,temporal_hard,True,Multimodal Multi-Agent Empowered Legal Judgment Prediction,arXiv:2601.12815,2026,table,"p.4, Table 2",4,Извлеките численные значения из таблицы 2 и не теряет их при привязке evidence..
task3:7d0aad0635:case-006,Multi-Agent Systems,худицкии-василии-олегович__7d0aad0635,CASE-006,easy_control,False,AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation,arXiv:2308.08155,2023,page,p.14,4,Извлеките ключевую информацию из вступления..
task3:2e597e32f6:case-001,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-001,multimodal_hard,True,Splicing modulators impair DNA damage response and induce killing of cohesin-mutant MDS and AML,doi:https://doi.org/10.1126/scitranslmed.ade2774,2024,figure,Fig.2E,4,"Проверьте, как модель связывает изменения PSI и концентрацию"
task3:2e597e32f6:case-002,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-002,multimodal_hard,True,Transient splicing inhibition causes persistent DNA damage and chemotherapy vulnerability in triple-negative breast cancer,doi:https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114751,2023,figure,Fig. S4,4,"Сравните, какой вариант делает более осмысленное предположение о механизме чувствительности генов ДНК-репарации к нарушениям сплайсинга"
task3:2e597e32f6:case-003,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-003,multimodal_hard,True,Transient splicing inhibition causes persistent DNA damage and chemotherapy vulnerability in triple-negative breast cancer,doi:https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114751,2023,figure,Fig. 6G,4,"Сравните, какой вариант точнее делает вывод по картинке"
task3:2e597e32f6:case-004,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-004,multimodal_hard,True,Unlocking DNA Damage Sensitivity of Cancer Cells: The Potential of Splicing Inhibitors,doi:https://doi.org/10.1101/2023.10.08.561421,2023,figure,Fig. 1G,4,"Сравните, какая модель лучше интерпретирует картинку"
task3:2e597e32f6:case-005,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-005,multimodal_hard,True,Unlocking DNA Damage Sensitivity of Cancer Cells: The Potential of Splicing Inhibitors,doi:https://doi.org/10.1101/2023.10.08.561421,2023,mixed,Fig.2G,4,"Проверьте, сделала ли модель вывод о накоплении повреждений ДНК со временем"
task3:2e597e32f6:case-011,Splicing inhibitors synergy with DNA damaging drugs,бекбаева-ирина-валерьевна__2e597e32f6,CASE-011,easy_control,False,Unlocking DNA Damage Sensitivity of Cancer Cells: The Potential of Splicing Inhibitors,doi:https://doi.org/10.1101/2023.10.08.561421,2023,figure,Fig.4E,4,"Проверьте, что модель заметила синергетический эффект"
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-001,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-001,multimodal_hard,True,Iris-SAM: Iris Segmentation Using a Foundation Model,arXiv:2402.06497,2024,table,Table 2 (accuracy comparison) и Table 3 (loss function ablation),4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает численные значения accuracy для Iris-SAM на трёх датасетах (ND-IRIS-0405, CASIA-Iris-Interval-v3, IIT-Delhi-Iris) и сохраняет связь между значением loss-функции и итоговым качеством сегментации."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-002,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-002,multimodal_hard,True,Deep Learning for Iris Recognition: A Review,arXiv:2303.08514,2023,figure,Figure с архитектурной диаграммой CNN-сегментатора (раздел 4) и таблица датасетов,4,Извлеките из схемы архитектуры порядок слоёв (encoder → bottleneck → decoder) и сопоставьте его с описанием в основном тексте; затем по таблице датасетов извлеките разрешение изображений в CASIA-Iris-Interval и количество субъектов.
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-003,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-003,multimodal_hard,True,A Comprehensive Evaluation of Iris Segmentation on Benchmarking Datasets,doi:10.3390/s24227079,2024,figure_or_table,"Раздел Results, таблица сравнения IoU/Dice на CASIA-v4, ND-IRIS и Cross-Eyed; качественные примеры сегментации (figure)",4,"Извлеките значения IoU/Dice по разным моделям сегментации (U-Net, FCN, IrisDenseNet, и т.д.) на каждом датасете и правильно связывает деградацию метрики с конкретным типом артефакта на качественных примерах (occlusion, specular reflection, off-axis).."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-004,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-004,multimodal_hard,True,Zero-Shot Segmentation of Eye Features Using the Segment Anything Model (SAM),arXiv:2311.08077,2023,figure,Figure с примерами prompting strategies (point / box / multi-point) и качественной сегментацией pupil/iris/sclera,4,"Извлеките из figures соответствие между prompting strategy (например, single point vs multiple points vs bounding box) и качеством сегментации каждой из трёх областей глаза (pupil, iris, sclera) в VR-условиях."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-005,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-005,multimodal_hard,True,Segmentation of Retinal Blood Vessels Using Deep Learning,arXiv:2303.09679,2023,figure_or_table,"Таблица с метриками (Accuracy, Sensitivity, Specificity, F1) для UNet, DR-VNet, UNet-ResNet, UNet-VGG; качественные примеры сегментации сосудов",4,"Сравните численные значения Sensitivity и Specificity для четырёх архитектур UNet/DR-VNet/UNet-ResNet/UNet-VGG на объединённом датасете и сопоставьте их с качественными примерами, где видны мелкие сосуды (thin vessels)."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-006,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-006,multimodal_hard,True,Towards Iris Presentation Attack Detection with Foundation Models,arXiv:2501.06312,2025,table,"Таблица BPCER/APCER для разных foundation-моделей (CLIP, DINOv2, SAM-based) на LivDet-Iris 2023",4,"Извлеките значения APCER и BPCER для каждой foundation-модели на LivDet-Iris 2023 и сравните, какая модель достигает лучшего trade-off на конкретном operating point (например, BPCER при APCER=0.2)."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-007,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-007,multimodal_hard,True,Post-Mortem Human Iris Segmentation Analysis with Deep Learning,arXiv:2408.03448,2024,figure_or_table,"Таблица результатов SegNet/DeepLabV3+ с разными backbones (VGG19, ResNet18/50, MobileNetv2, Xception, InceptionResNetv2); figures с примерами post-mortem-изображений",4,"Сравните, как сочетание архитектуры (SegNet vs DeepLabV3+) и backbone (VGG19, ResNet18/50, ...) влияет на IoU для post-mortem iris; на figures найдите конкретные типы артефактов (тусклая радужка, помутнение), коррелирующих с падением метрики."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-008,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-008,temporal_hard,True,Nine Years of Pediatric Iris Recognition: Evidence for Biometric Permanence,arXiv:2512.15543,2025,figure,"Figure с динамикой match scores по годам у одних и тех же 230 детей (4–17 лет), 9-летний интервал",4,Извлеките из figure временной тренд match scores для VeriEye vs OpenIris за 9 лет наблюдений и отделите эффект развития ребёнка (developmental confounding) от истинного template aging (по описанию авторов).
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-009,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-009,temporal_hard,True,Linear regression analysis of template aging in iris biometrics,arXiv:1809.00170,2018,table,"Таблица 29 регрессионных моделей с коэффициентами при time-параметре, image sharpness, local contrast",4,"Сравните, какой вариант извлекает знак и величину коэффициента при time-переменной (genuine score degradation rate per year) и связывает его с конкретным coding-методом (Daugman vs Masek vs OSIRIS), не теряя статистической значимости."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-010,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-010,temporal_hard,True,Longitudinal Performance of Iris Recognition in Children: Time Intervals up to Six years,arXiv:2303.12720,2023,figure_or_table,"Таблица или график match scores по 6 сессиям за 6.5 лет, 209 субъектов (4–11 лет на enrollment)",4,"Извлеките динамику false rejection rate по сессиям за 6.5 лет и сравните вклад трёх факторов: time (interval), pupil dilation, enrollment age — что из них доминирует?"
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-011,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-011,easy_control,False,Overview of Deep Learning Methods for Retinal Vessel Segmentation,arXiv:2306.06116,2023,page,Введение и section 2 (общая систематика методов) — преимущественно текст,4,"Кратко изложите, на какие группы авторы делят deep-learning методы сегментации сосудов сетчатки и какие три основные цели обзора."
task3:cherbaev__iris_retina_modern_ab:case-012,"Современные методы распознавания радужки и сетчатки глаза: сегментация, локализация центров и радиусов, foundation models, presentation attack detection и temporal stability биометрических признаков",cherbaev__iris_retina_modern_ab,CASE-012,easy_control,False,Interpretable Deep Learning-Based Forensic Iris Segmentation and Recognition,arXiv:2112.00849,2021,page,"Введение, описание мотивации forensic-приложения (текст)",4,Кратко перескажите мотивацию forensic iris recognition по авторам и в чём отличие forensic-задачи от стандартной biometric-аутентификации (текстовая выдержка).
task3:2ba05d8ab7:case-001,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-001,multimodal_hard,True,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,figure_or_table,Table 2,4,Сравните какой вариант лучше извлекает численные данные из таблицы 2
task3:2ba05d8ab7:case-002,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-002,multimodal_hard,True,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,formula,p.4,4,Сравните какой вариант лучше извлекает формулу 2
task3:2ba05d8ab7:case-003,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-003,multimodal_hard,True,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,figure_or_table,Table 3,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из таблицы 3
task3:2ba05d8ab7:case-004,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-004,multimodal_hard,True,Optimization and Dynamics of Distillation Column using Aspen Plus®,doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.484,2016,figure_or_table,Fig.1,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из рисунка 1
task3:2ba05d8ab7:case-005,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-005,multimodal_hard,True,Optimization and Dynamics of Distillation Column using Aspen Plus®,doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.484,2016,figure_or_table,Fig.3,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из рисунка 3
task3:2ba05d8ab7:case-006,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-006,multimodal_hard,True,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,figure_or_table,Table 4,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из таблицы 4
task3:2ba05d8ab7:case-007,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-007,multimodal_hard,True,Progressive crude oil distillation: An energy-efficient alternative to conventional distillation process,https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.11.033,2018,figure_or_table,Table 1,4,Сравните какой вариант лучше извлекает данные из таблицы 1
task3:2ba05d8ab7:case-008,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-008,temporal_hard,True,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,page,p.1,4,"Сравните какой вариант лучше извлекает данные о годе для текущей публикации, а не о публикациях из литературы"
task3:2ba05d8ab7:case-009,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-009,temporal_hard,True,Optimization and Dynamics of Distillation Column using Aspen Plus®,doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.484,2016,page,p.1,4,"Сравните, какой вариант лучше выявляет численные данные last two decades. Могут ли они определить годы исходя из года статьи?"
task3:2ba05d8ab7:case-010,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-010,temporal_hard,True,Optimization and Dynamics of Distillation Column using Aspen Plus®,doi: 10.1016/j.proeng.2016.06.484,2016,figure_or_table,Fig.4,4,Сравните какой вариант лучше определяет минимальное значение Reboiler Heat Input и необходимую Feed Stage
task3:2ba05d8ab7:case-011,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-011,easy_control,False,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,page,p.1,4,Сравните как находится значение аббревиатуры BBD
task3:2ba05d8ab7:case-012,Refining of oil and gas,бадяева-владлена-константиновна__2ba05d8ab7,CASE-012,easy_control,False,Optimization of structural and operational variables for the energy efficiency of a divided wall distillation column,doi:10.1016/j.compchemeng.2012.01.015,2012,mixed,,4,Сравните какой вариант лучше формирует оглавление статьи
task3:168bdb55d7:case-001,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-001,multimodal_hard,True,Stable prenucleation calcium carbonate clusters,doi:10.1126/science.1164271,2008,figure,"Page 3, Figure 3; also interpret together with page 3 text around Figure 3 and Figure 4.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figure 3 to link pH-dependent ion-product dynamics over time to the claim that two different ACC phases are precipitated, with ACC I associated with pH 9.00–9.50 and ACC II associated with pH 9.75–10.0?"
task3:168bdb55d7:case-002,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-002,multimodal_hard,True,A data-driven strategy for phase field nucleation modeling,doi:10.1038/s41529-024-00529-8,2024,figure_or_table,"Page 7, Figures 6 and 7; especially Figure 7b–d cross-sectional heatmaps and Figure 6b SHAP analysis. Page 8, Figure 8 is also useful for the inverse parameter-selection claim.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figures 6–8 to explain how the ML regression model links the three dimensionless phase-field inputs — (A/\eta_{\mathrm{crit}}), (R_{\mathrm{crit}}/W), and (\Delta x/W) — to nucleation density, and how this enables selection of a suitable Langevin noise strength for a desired nucleation density?"
task3:168bdb55d7:case-003,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-003,easy_control,False,Two-Step Nucleation of the Earth’s Inner Core,doi:10.1073/pnas.2113059119,2022,figure,"Page 5, Figure 4; especially Figure 4a nucleation rate vs. undercooling and Figure 4b waiting time vs. undercooling. Figure 5 on page 5 is useful as the mechanism schematic.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figure 4 to explain why bcc iron is proposed to nucleate before hcp iron under inner-core conditions, and how the lower waiting time / higher nucleation rate of bcc reduces the required undercooling for inner-core nucleation?"
task3:168bdb55d7:case-004,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-004,multimodal_hard,True,Deviation from Equilibrium Conditions in Molecular Dynamic Simulations of Homogeneous Nucleation,doi:10.1063/1.5023304,2018,figure_or_table,"Page 7, Figures 3–4; page 8, Figure 5; page 6, Table I. The strongest diagnostic anchor is Figure 4, with Table I needed for the numerical MC–MD comparison.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figures 3–5 and Table I to explain why artificially thermostatted MD simulations can deviate strongly from equilibrium/MC-based nucleation rates, and why explicit carrier gas thermalization agrees better with nonisothermal nucleation theory?"
task3:168bdb55d7:case-005,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-005,multimodal_hard,True,Machine Learning for Molecular Simulations of Crystal Nucleation and Growth,doi:10.1557/s43577-022-00407-1,2022,figure,"Page 6, Figure 3; especially panels 3b–3c. Page 4, Figure 2 is a useful secondary reference for reaction-coordinate quality.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figure 3 to explain how an ML-based classification neural network can become a collective variable for enhanced sampling, where biasing forces become largest near structural decision boundaries and therefore drive local transformations at the interface between crystalline phases?"
task3:168bdb55d7:case-006,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-006,multimodal_hard,True,Predicting Nucleation Using Machine Learning in the Ising Model,doi:10.1103/PhysRevE.103.033305,2021,figure,"Page 16, Figure 11; page 17, Figure 12. Page 11, Figure 5 is useful for the performance trend, and page 15, Figure 10 is a simpler control case for the occlusion-map interpretation.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figures 11–12 to explain why CNN predictability decreases as the long-range Ising model approaches the spinodal: the occlusion-sensitive region becomes larger and less intense, while the density contrast between the nucleating droplet and the background decreases."
task3:168bdb55d7:case-007,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-007,multimodal_hard,True,Microscopic Structure of the Polymer-Induced Liquid Precursor for Calcium Carbonate,doi:10.1038/s41467-018-05006-w,2018,mixed,"Page 4, Figure 2; page 6, Figure 4; page 7, Figure 5; page 9, Figure 6. The strongest single visual anchor is Figure 2, especially panels 2a–f and 2g–k.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses cryoTEM/tomography evidence in Figure 2, together with the NMR/physicochemical time-course in Figures 4–5, to decide whether “PILP” is a true liquid droplet phase or a polymer-driven assembly of ACC nanoparticles made from ~2 nm subunits?"
task3:168bdb55d7:case-008,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-008,temporal_hard,True,A classical view on nonclassical nucleation,doi:10.1073/pnas.1700342114,2017,mixed,"Page 4, Figures 3–4; page 6, Figure 7; page 7, Figures 8–9. The strongest diagnostic anchor is the sequence Figure 3 → Figure 4 → Figure 8 → Figure 9.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses the time-resolved DLS/cryoTEM/FTIR evidence to distinguish the proposed pathway: prenucleation solution dominated by ions and ion pairs, then dense liquid phase formation around (0.90\text{–}0.96,t_{\sigma\max}), followed by solid vaterite formation after about (0.96,t_{\sigma\max})?"
task3:168bdb55d7:case-009,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-009,temporal_hard,True,Nucleation and Growth: Decay of a Metastable State,doi:10.1103/PhysRevE.56.R21,1997,figure,"Page 2, Figure 1; page 3, Figures 2–3. The strongest diagnostic anchor is Figure 3, with Figure 2 providing the broader regime context.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figures 2–3 to explain the time-ordered crossover from nucleation, to diffusive growth, to Ostwald ripening, including how (\bar{R}(t)), (n(t)), (x(t)), (R_c(t)), and the droplet-size distribution change across the stages?"
task3:168bdb55d7:case-010,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-010,easy_control,False,Density functional analysis of phenomenological theories of gas-liquid nucleation,doi:10.1021/j100009a049,1995,figure,"Page 4, Figures 1–2; page 5, Figures 3–5; page 7, Figures 7–8; page 9, Figures 9–12. The strongest diagnostic anchor is Figure 12, with Figures 9–11 needed to evaluate the diffuse-interface theory claim.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses the density-functional plots to evaluate the phenomenological theories, especially whether the Dillmann–Meier and diffuse-interface models match the density-functional results only over limited ranges rather than being generally valid?"
task3:168bdb55d7:case-011,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-011,temporal_hard,True,Nonisothermal Nucleation in the Gas Phase Is Driven by Cool Subcritical Clusters,doi:10.1073/pnas.2201955119,2022,figure,"Page 5, Figure 4; page 4, Figure 3; page 3, Figure 2. The strongest diagnostic anchor is Figure 4A–B.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses Figure 4 to explain the difference between the temperature of the entire cluster population and the temperature of the specific clusters that carry the nucleation flux, especially the transition from cool subcritical clusters to near-equilibrium critical clusters to hot supercritical clusters?"
task3:168bdb55d7:case-012,Multimodal and temporal evidence for nucleation mechanisms,егор-евгеньевич-перевощиков__168bdb55d7,CASE-012,multimodal_hard,True,Homogeneous Water Nucleation: Experimental Study on Pressure and Carrier Gas Effects,doi:10.1063/5.0021477,2020,figure_or_table,"Page 8, Figures 6–7; page 9, Figure 8; page 10, Figures 9–10; later discussion around Figure 11 and Table I. The strongest diagnostic anchor is Figure 11/Table I for high-pressure adsorption effects, with Figure 2 and Figure 13/Table II useful for low-pressure non-isothermal thermalization effects.",4,"Compare options A/B: which one more accurately uses the J–S plots and pressure/carrier-gas comparisons to distinguish two mechanisms: high-pressure nucleation-rate enhancement caused mainly by surface-tension reduction from carrier-gas adsorption, versus low-pressure nucleation-rate reduction caused by insufficient thermalization of growing clusters?"
task3:orlova_daria:case-001,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-001,temporal_hard,True,Charge-mediated proteasome targeting,DOI:10.1096/fj.201802237R,2019,figure_or_table,"p.10, Fig.6",4,Определите по графику скорость гидролиза (LLVY-AMC) от самой низкой скорости до самой высокой((fig.6 (B и C))..
task3:orlova_daria:case-002,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-002,easy_control,True,Seed amplification assay for the detection of pathologic alpha-synuclein aggregates in cerebrospinal fluid,DOI: 10.1038/s41596-022-00787-3,2023,page,p.9,4,Выпишите из статьи список используемого оборудования.
task3:orlova_daria:case-003,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-003,multimodal_hard,True,Selective targeting of the TLR2/MyD88/NF-κB pathway reduces α-synuclein spreading in vitro and in vivo,DOI: 10.1038/s41467-021-25767-1,2021,figure_or_table,"p.8 - 9, fig.4",4,"Сравните, какой из двух вариантов корректно укажет вариант пробы с наименьшим уровнем допамина на fig.4."
task3:orlova_daria:case-004,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-004,multimodal_hard,True,A luminescent Nanoluc-GFP fusion protein enables readout of cellular pH in photosynthetic organisms,DOI: 10.1074/jbc.RA120.016847,2021,figure_or_table,"p.3, Fig.1",4,"Сравните, какой вариант верно укажет значение Ex и Em, при которых наблюдалась наибольшая флуоресценция при ph 9 ."
task3:orlova_daria:case-005,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-005,multimodal_hard,True,Zebrafish (Danio rerio) larvae as a predictive model to study gentamicin-induced structural alterations of the kidney,DOI: 10.1371/journal.pone.0284562,2023,figure,"p.7, Fig.2",4,"Сравните, какой из вариантов верно укажет на фото (из пункта B, fig.2), с наименьшем уровнем eGFP."
task3:orlova_daria:case-006,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-006,multimodal_hard,True,Pembrolizumab for Early Triple-Negative Breast Cancer,DOI: 10.1056/NEJMoa1910549,2020,table,"p.9, Table 3",4,"Сравните, какой вариант лучше извлечет данные из таблицы 3 по группе Pembrolizumab-Chemptherapy (N=781)"
task3:orlova_daria:case-007,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-007,multimodal_hard,True,Sacituzumab govitecan in HR+HER2- metastatic breast cancer: the randomized phase 3 EVER-132-002 trial,DOI: 10.1038/s41591-024-03269-z,2024,figure_or_table,"p.13, Extended Data Fig. 2",4,"Сравните, какой вариант верно определит группу пациентов, у которых был наибольший процент незначительного уровеня боли."
task3:orlova_daria:case-008,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-008,temporal_hard,True,PSMA-targeting TGFβ-insensitive Armored CAR T-cells in Metastatic Castration Resistant Prostate Cancer: a Phase 1 Trial,doi: 10.1038/s41591-022-01726-1,2023,figure,"p.37, Fig. 3",4,"Сравните, какой вариант верно укажет на каком фото размер опухоли меньше."
task3:orlova_daria:case-009,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-009,multimodal_hard,True,Spinal cord injury disrupts plasma extracellular vesicles cargoes leading to neuroinflammation in the brain and neurological dysfunction in aged male mice,DOI: 10.1016/j.bbi.2024.07.005,2024,figure_or_table,"p.28, Fig. 4",4,"Сравнить, какой вариант выдаст верный набор из 10 белков с наивысшим z-score на heat-map."
task3:orlova_daria:case-010,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-010,multimodal_hard,True,Biomarkers for predicting the severity of spinal cord injury by proteomic analysis,DOI: 10.3389/fnmol.2023.1153230,2023,figure_or_table,"p.7, Fig.4",4,"Сравнить, какой из вариантов извлечет корректный список белков из кластера 2 из графика с графами."
task3:orlova_daria:case-011,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-011,multimodal_hard,False,A protein-independent fluorescent RNA aptamer reporter system for plant genetic engineering,DOI: 10.1038/s41467-020-17497-7,2020,figure_or_table,"p.3, Fig.1",4,Сравнить извлеченое из картинки название самой яркой флуоресцентной пробы на основе анализ фотографии.
task3:orlova_daria:case-012,Molecular biology,Orlova_Daria,CASE-012,easy_control,False,Genetic associations and phenotypic heterogeneity in the craniosynostotic rabbit,DOI: 10.1371/journal.pone.0204086,2018,formula,p.4,4,Сравните какой из вариантов предоставил верные последовательности двух праймеров для FGFBP-1.
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-001,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-001,multimodal_hard,True,Deep neural networks for automated detection of marine mammal species,10.1038/s41598-020-57549-y,2020,figure_or_table,Fig. 2 (spectrogram panels) + Table 2 (per-species F1),4,"Глядя на спектрограммы Fig. 2 и таблицу 2, ответь: какие два вида цетацеев модель путает чаще всего и какой акустический признак (полоса частот / длительность) это объясняет? Использовать ТОЛЬКО информацию из фигуры и подписи."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-002,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-002,multimodal_hard,True,ORCA-SPOT: An Automatic Killer Whale Sound Detection Toolkit,10.1038/s41598-019-47335-w,2019,figure_or_table,Fig. 4 ROC + Fig. 5 example spectrograms,4,"По Fig. 4 и Fig. 5 объясни, при каком пороге детекции ORCA-SPOT теряет тихие call-types и какие визуальные характеристики спектрограмм соответствуют этим потерям."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-003,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-003,multimodal_hard,True,"Advanced image recognition: a fully automated, high-accuracy photo-identification matching system for humpback whales",10.1111/2041-210X.13436,2022,figure_or_table,Fig. 3 — fluke matching pipeline + Fig. 6 confusion examples,4,Какие 2 типа визуальных артефактов (по Fig. 6) приводят к ложным совпадениям fluke-ID и как pipeline в Fig. 3 их компенсирует?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-004,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-004,multimodal_hard,True,Computational bioacoustics with deep learning: a review and roadmap,10.7717/peerj.13152,2022,figure_or_table,Table 3 (architectures) + Fig. 5 (taxonomy diagram),4,"Опираясь на Table 3 и Fig. 5, выбери архитектуру, которая лучше подходит для разделения свистов дельфинов от click-trains, и объясни выбор ссылкой именно на свойства из таблицы."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-005,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-005,multimodal_hard,True,Automatic detection and classification of odontocete whistles,10.1121/1.5097761,2019,figure_or_table,Fig. 7 contour-tracking + Fig. 9 per-species PR curves,4,"Назови два вида одонтоцетов, для которых контурный трекер из Fig. 7 систематически даёт ниже precision по Fig. 9, и предположи причину с опорой на форму свистов."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-006,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-006,multimodal_hard,True,Acoustic identification of beaked whales using machine learning,10.3389/fmars.2021.736486,2021,figure_or_table,Fig. 4 — FM sweep templates per species; Table 1 click params,4,"Используя FM-sweep шаблоны (Fig. 4) и таблицу параметров кликов (Table 1), укажи, какой species pair в наборе наиболее разделим по inter-click-interval, а какой — по peak frequency."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-007,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-007,multimodal_hard,True,Whale-call detection on long-duration recordings using CNNs,10.1109/ICASSP.2018.8462057,2018,figure_or_table,Fig. 3 architecture diagram + Fig. 5 false-positive examples,4,Какой блок CNN в Fig. 3 отвечает за устойчивость к шумам морского транспорта (по примерам в Fig. 5) и почему?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-008,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-008,temporal_hard,True,A convolutional neural network for automated detection of humpback whale song,10.1121/10.0005047,2021,text_claim,Section 'Related work' (pre-2021 baselines),4,"До какого года в обзоре фигурируют только классические detector-ы (matched-filter / GMM) для humpback song, и какая статья первой вводит CNN в этом ряду? Обязательно укажи год."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-009,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-009,temporal_hard,True,Long-term passive acoustic monitoring of North Atlantic right whales,10.1098/rsos.181295,2019,figure_or_table,Fig. 2 — annual call-rate time series 2004-2017,4,"В каком окне лет call-rate североатлантического гладкого кита упал наиболее резко (по Fig. 2), и был ли этот год использован для обучения детектора (по Methods)?"
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-010,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-010,temporal_hard,True,Self-supervised learning for cetacean species identification,arXiv:2211.14495,2022,text_claim,Section 'Datasets' — which corpora published before/after cutoff,4,"Какие два датасета, упомянутые в разделе Datasets, были опубликованы ПОСЛЕ заявленного train cutoff модели, и как авторы это аргументируют?"
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-011,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-011,easy_control,False,Field guide to passive acoustic monitoring of marine mammals,10.1121/10.0016877,2022,text_claim,Section 1.2 'Definitions',4,Что такое 'click train' в контексте odontocete PAM (одно предложение)?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-012,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-012,easy_control,False,Photo-identification of cetaceans: a primer,10.1121/10.0009711,2021,figure_or_table,Fig. 1 — labeled fluke regions,4,Какие три области fluke помечены на Fig. 1 как наиболее информативные для ID?
task3:dacebacf8a:case-001,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-001,easy_control,True,Rediscovery of mononuclear phagocyte system blockade for nanoparticle drug delivery,doi:10.1038/s41467-024-48838-5,2024,page,"Abstract or Section ""Strategies to induce the MPS blockade""",4,"Из статьи извлеките два основных способа индукции MPS-цитоблокады, которые авторы относят к категории ""saturation of scavenger receptors"". Ответ дайте в виде короткого списка."
task3:dacebacf8a:case-002,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-002,temporal_hard,True,Rediscovery of mononuclear phagocyte system blockade for nanoparticle drug delivery,doi:10.1038/s41467-024-48838-5,2024,figure,Fig. 3h,4,"На графике Fig. 3h показано, как эффективность MPS-цитоблокады меняется со временем. Определите, через сколько часов после введения блокирующих наночастиц их эффект полностью исчезает"
task3:dacebacf8a:case-003,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-003,multimodal_hard,True,Rediscovery of mononuclear phagocyte system blockade for nanoparticle drug delivery,doi:10.1038/s41467-024-48838-5,2024,figure,Fig. 3a,4,"Сравните, какая из двух моделей точнее извлекает медианное увеличение времени циркуляции наночастиц в крови после MPS-цитоблокады из графика Fig. 3a. Ответ дайте в виде числа"
task3:dacebacf8a:case-004,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-004,multimodal_hard,True,Rediscovery of mononuclear phagocyte system blockade for nanoparticle drug delivery,doi:10.1038/s41467-024-48838-5,2024,figure_or_table,fig. 3c,4,"На графике Fig. 3c сравнивается эффективность MPS-блокады, когда блокирующие и терапевтические наночастицы имеют одинаковый или разный состав. Извлеките медианное увеличение времени циркуляции для случая ""same composition"" и для ""different composition"". Сравните эти два числа."
task3:dacebacf8a:case-005,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-005,temporal_hard,True,Rediscovery of mononuclear phagocyte system blockade for nanoparticle drug delivery,doi:10.1038/s41467-024-48838-5,2024,figure_or_table,fig. 4b,4,"На графике Fig. 4b показано, как размер блокирующих наночастиц влияет на накопление терапевтических наночастиц в селезёнке. Определите, во сколько раз увеличивается накопление в селезёнке при использовании крупных частиц (>200 нм) по сравнению с контролем (1.0). Ответ дайте в виде числа."
task3:dacebacf8a:case-006,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-006,multimodal_hard,True,Comparative Study of Nanoparticle Blood Circulation after Forced Clearance of Own Erythrocytes (Mononuclear Phagocyte System-Cytoblockade) or Administration of Cytotoxic Doxorubicin- or Clodronate-Loaded Liposomes,doi:10.3390/ijms241310623,2023,figure,fig. 3d,4,"На графике Fig. 3d сравнивается эффективность пяти методов продления циркуляции наночастиц (контроль, Dox-липосомы 30 µg, Dox-липосомы 240 µg, анти-эритроцитарные антитела, SMOFlipid, CA-липосомы). Извлеките среднее значение периода полувыведения (t1/2) в минутах для группы анти-эритроцитарных антител и для группы CA-липосом. Сравните эти два числа."
task3:dacebacf8a:case-007,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-007,temporal_hard,True,Comparative Study of Nanoparticle Blood Circulation after Forced Clearance of Own Erythrocytes (Mononuclear Phagocyte System-Cytoblockade) or Administration of Cytotoxic Doxorubicin- or Clodronate-Loaded Liposomes,doi:10.3390/ijms241310623,2023,figure_or_table,fig. 3,4,"На графиках Fig. 3a–c показано, как со временем снижается магнитный сигнал (нормализованный) от наночастиц в крови. Определите, через сколько минут после инъекции магнитный сигнал падает до 0.1 (10% от максимума) для группы с предварительным введением 240 µg Dox-липосом (Fig. 3c). Сравните с контрольной группой (Fig. 3a)."
task3:dacebacf8a:case-008,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-008,easy_control,True,Comparative Study of Nanoparticle Blood Circulation after Forced Clearance of Own Erythrocytes (Mononuclear Phagocyte System-Cytoblockade) or Administration of Cytotoxic Doxorubicin- or Clodronate-Loaded Liposomes,doi:10.3390/ijms241310623,2023,table,Table 1,4,"Из таблицы 1 извлеките средний гидродинамический диаметр (nm) и дзета-потенциал (mV) для частиц Estapor carboxylated polystyrene magnetic beads. Ответ дайте в формате: «диаметр: X nm, ζ-потенциал: Y mV»."
task3:dacebacf8a:case-009,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-009,temporal_hard,True,Enhancement of the blood-circulation time and performance of nanomedicines via the forced clearance of erythrocytes,doi:10.1038/s41551-020-0581-2,2020,figure,fig. 1,4,"Извлеките во сколько раз увеличивается период полувыведения (t1/2) для: (1) 200 nm Estapor частиц, (2) 1 μm Dynabeads, (3) 100 nm fluidMAG-ARA. Укажите все три значения."
task3:dacebacf8a:case-010,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-010,temporal_hard,True,Enhancement of the blood-circulation time and performance of nanomedicines via the forced clearance of erythrocytes,doi:10.1038/s41551-020-0581-2,2020,figure_or_table,fig. 4,4,"На графике Fig. 4c показано изменение гематокрита у мышей после инъекции 25 µg антител 34-3C. Определите: (1) исходный уровень гематокрита (в %), (2) минимальный уровень гематокрита (в %) и (3) на какой день после инъекции достигается минимум."
task3:dacebacf8a:case-011,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-011,temporal_hard,False,Enhancement of the blood-circulation time and performance of nanomedicines via the forced clearance of erythrocytes,doi:10.1038/s41551-020-0581-2,2020,figure_or_table,fig. 1,4,"Определите: (1) через сколько часов после инъекции антител достигается максимальное увеличение времени циркуляции, и (2) через сколько часов эффект полностью исчезает (возвращается к 1)."
task3:dacebacf8a:case-012,MPS-cytoblockade: nanoparticle blood circulation time,марина-тимофеева-павловна__dacebacf8a,CASE-012,easy_control,False,Enhancement of the blood-circulation time and performance of nanomedicines via the forced clearance of erythrocytes,doi:10.1038/s41551-020-0581-2,2020,page,p. 1 ,4,"извлеките: (1) дозу анти-эритроцитарных антител (в мг/кг), (2) степень снижения гематокрита (в %), (3) максимальное увеличение времени циркуляции наночастиц (во сколько раз). Ответ дайте в формате: «доза: X мг/кг, снижение гематокрита: Y%, увеличение: Z раз»."
task3:d0c71bbc62:case-001,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-001,multimodal_hard,True,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,arXiv:2605.10924,2026,figure,"p.5, Fig.3",4,Извлеките численные значения из фигуры 3 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-002,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-002,multimodal_hard,True,Microwave coherent spectroscopy of ultracold thulium atoms,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.102.043114,2020,table,"p.5, Table 1",4,Извлеките численные значения из таблицы 1 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-003,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-003,multimodal_hard,True,Universal Gate Operations on Nuclear Spin Qubits in an Optical Tweezer Array of   171  Yb    Atoms,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.12.021028,2022,figure,"p.9, Fig.7",4,Извлеките численные значения из фигуры 7 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-004,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-004,multimodal_hard,True,Midcircuit Operations Using the omg Architecture in Neutral Atom Arrays,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.13.041035,2023,figure,"p.4, Fig.2",4,Извлеките численные значения из фигуры 2 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-005,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-005,multimodal_hard,True,Ytterbium Nuclear-Spin Qubits in an Optical Tweezer Array,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.12.021027,2022,figure,"p.8, Fig. 4",4,Извлеките численные значения из фигуры 4 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-006,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-006,multimodal_hard,True,Analyzing the Rydberg-based omg architecture for 171Yb nuclear spins,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevA.105.052438,2022,table,"p.12, Table 1",4,Извлеките численные значения из таблицы 1 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-007,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-007,multimodal_hard,True,Midcircuit Qubit Measurement and Rearrangement in a   171  Yb    Atomic Array,DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevX.13.041034,2023,figure,"p.7, Fig.5",4,Извлеките численные значения из фигуры 5 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-008,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-008,temporal_hard,True,Repetitive Readout and Real-Time Control of Nuclear Spin Qubits in 171Yb Atoms,DOI: https://doi.org/10.1103/PRXQuantum.4.030337,2023,figure,"p.17, Fig.12",4,Извлеките численные значения из фигуры 12 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-009,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-009,temporal_hard,True,High performance imaging of 171Yb atom in shallow clock-magic tweezer by alternating dual-tone narrowline cooling,arXiv:2603.27498,2026,figure,"p.8, Fig.7",4,Извлеките численные значения из фигуры 7 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-010,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-010,temporal_hard,True,Microsecond-scale high-survival and number-resolved detection of ytterbium atom arrays,DOI: https://doi.org/10.1103/n3bg-7yw7,2025,figure,"p.2, Fig.1",4,Извлеките численные значения из фигуры 1 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-011,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-011,easy_control,False,"Fast, continuous and coherent atom replacement in a neutral atom qubit array",arXiv:2506.15633,2025,figure,"p.14, Fig.10",4,Извлеките численные значения из фигуры 10 и не теряет их в hypothesis support.
task3:d0c71bbc62:case-012,Multi-Qubit Stabilizer Readout on a Dual-Species Rydberg Array,христина-смазнова-тимофеевна__d0c71bbc62,CASE-012,easy_control,False,Enhanced Atom Capture via Multi-Frequency Magneto-Optical Trapping,arXiv:2604.23221,2026,figure,"p.8, Fig.7",4,Извлеките численные значения из фигуры 7 и не теряет их в hypothesis support.
task3:b74df7ada6:case-001,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-001,multimodal_hard,True,Design of antisense oligonucleotides stabilized by locked nucleic acids,https://doi.org/10.1093/nar/30.9.1911,2002,table,Table 1,4,Определите физико-химические свойства разных олигонуклеотидов.
task3:b74df7ada6:case-002,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-002,multimodal_hard,True,Comparative molecular dynamics calculations of duplexation of chemically modified analogs of DNA used for antisense applications,10.1093/nargab/lqae155,2024,mixed,Figure 1,4,"Сравните, какой вариант точнее идентифицирует типы химических модификаций (например, 2'-O-метил, фосфоротиоат, Locked Nucleic Acid) на структурных формулах и правильно связывает их с текстовыми подписями/легендой на изображении."
task3:b74df7ada6:case-003,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-003,multimodal_hard,True,Comparative molecular dynamics calculations of duplexation of chemically modified analogs of DNA used for antisense applications,10.1093/nargab/lqae155,2024,table,Table 2,4,"Оцените, какой вариант точнее извлекает из изображения/таблицы численные значения энергии связывания (ΔG, Kd или аналогичные) для каждой модифицированной последовательности, сохраняя корректные знаки (минус/плюс), единицы измерения и жёсткую привязку «объект → значение»."
task3:b74df7ada6:case-004,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-004,multimodal_hard,True,Comparative molecular dynamics calculations of duplexation of chemically modified analogs of DNA used for antisense applications,10.1093/nargab/lqae155,2024,figure,Figure 2,4,"Сравните, какой вариант точнее распознаёт пространственные особенности ДНК на изображении: направление цепей (5'→3'), тналичие вторичных элементов (шпильки, петли, G-квадруплексы, изгибы) и корректно сопоставляет их с текстовыми подписями, стрелками и легендой."
task3:b74df7ada6:case-005,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-005,multimodal_hard,True,Potential Use of Multiple Antisense Oligonucleotide Analogs for Cancer Prevention and Therapy,https://doi.org/10.36253/Substantia-2441,2024,table,Table 1,4,"Cравните, какой вариант лучше сопоставляет табличные значения"
task3:b74df7ada6:case-006,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-006,multimodal_hard,True,NMR Investigations of Duplex Stability of Phosphorothioate and Phosphorodithioate DNA Analogues Modified in Both Strands,https://doi.org/10.1093/nar/24.5.829,1996,figure,Figure 1,4,"Оцените, какой вариант лучше определяет количество и расположение модификаций."
task3:b74df7ada6:case-007,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-007,multimodal_hard,True,NMR Investigations of Duplex Stability of Phosphorothioate and Phosphorodithioate DNA Analogues Modified in Both Strands,https://doi.org/10.1093/nar/24.5.829,1996,figure,Figure 2,4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из графика температуры плавления (Tm) для каждой кривой: правильно определяет точку перехода (середина денатурации), считывает значения с осей (температура, абсорбция/флуоресценция), корректно сопоставляет цвета/стили линий с модификациями в легенде и сохраняет единицы измерения."
task3:b74df7ada6:case-008,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-008,temporal_hard,True,NMR Investigations of Duplex Stability of Phosphorothioate and Phosphorodithioate DNA Analogues Modified in Both Strands,https://doi.org/10.1093/nar/24.5.829,1996,page,p.4,4,"Сравните, какой вариант правильно восстанавливает временну́ю последовательность этапов эксперимента (гибридизация → обработка → детекция) и точно привязывает результаты к соответствующему временному окну."
task3:b74df7ada6:case-009,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-009,temporal_hard,True,Tissue pharmacokinetics of antisense oligonucleotides,10.1016/j.omtn.2024.102133,2024,figure,Figure 2,4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из временны́х профилей: (1) пиковые концентрации (Cmax) и время их достижения (Tmax) для каждой ткани и способа введения, (2) динамику knockdown Malat1 (% снижения) во времени, и (3) корректно сопоставляет кривые с легендой (формуляция × путь введения × ткань), сохраняя единицы измерения (нмоль/г, %, ч/дни)."
task3:b74df7ada6:case-010,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-010,temporal_hard,True,Tissue pharmacokinetics of antisense oligonucleotides,10.1016/j.omtn.2024.102133,2024,table,Table 1,4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из таблицы оценочные фармакокинетические параметры (Cmax, Tmax, t1/2, AUC) и параметры knockdown Malat1 (Emax, TE50, длительность эффекта) для каждой комбинации: [формуляция × путь введения × ткань], корректно ориентируется в иерархической структуре таблицы (верхняя/средняя/нижняя секции) и сохраняет единицы измерения и доверительные интервалы."
task3:b74df7ada6:case-011,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-011,easy_control,False,Phosphorothioate modified oligonucleotide–protein interactions,10.1093/nar/gkaa299,2020,page,p.2,4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из текста параметры связывания PS ASO с белками плазмы: значения констант диссоциации (Kd), концентрации белков в плазме и процент связывания (>95%), корректно сопоставляет каждый параметр с соответствующим белком (альбумин, α2-макроглобулин) и сохраняет единицы измерения (μM, %)."
task3:b74df7ada6:case-012,Nucleotide modification for insreasing nuclease stability,троилина-мария-владимировна__b74df7ada6,CASE-012,easy_control,False,Phosphorothioate modified oligonucleotide–protein interactions,10.1093/nar/gkaa299,2020,page,,4,"Сравните, какой вариант точнее извлекает из текста информацию о внутриклеточных белках, взаимодействующих с PS ASO: корректно определяет роль каждого белка (связывание, транспорт, модуляция активности), классифицирует эффект на активность (усиливает / ингибирует / нет эффекта) и сохраняет контекст механизма (эндоцитоз, выход из эндосом, ядерная локализация, конкуренция с RNase H1)."
task3:6efae140d8:case-001,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-001,multimodal_hard,True,World Action Models are Zero-shot Policies (DreamZero),arXiv:2602.15922,2026,figure,"Fig.1 (system overview), Fig.3 (joint future-frame + action trajectories)",4,"Оцените, сохраняет ли вариант связь между каждым предсказанным action chunk и соответствующим future frame в совместной 14B image-to-video диффузионной модели, не сводя её к чистому video predictor."
task3:6efae140d8:case-002,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-002,multimodal_hard,True,Video Prediction Policy (VPP): Generalist Robot Policies with Predictive Visual Representations,arXiv:2412.14803,2024,figure_or_table,"Fig.2 (predictive representation pipeline), Table 2 (manipulation benchmarks)",4,"Оцените, точно ли вариант идентифицирует, что conditioning для policy — это predictive visual representations (intermediate latents из video diffusion), а не сгенерированные RGB кадры."
task3:6efae140d8:case-003,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-003,multimodal_hard,True,GR-1: Unleashing Large-Scale Video Generative Pre-training for Visual Robot Manipulation,arXiv:2312.13139,2023,figure_or_table,"Fig.1 (GPT-style future image + action prediction), Table 3 (CALVIN/manipulation results)",4,"Оцените, корректно ли вариант приписывает прирост на CALVIN-бенчмарке именно ablation по video pretraining (как видно из таблицы), а не общей GPT-style архитектуре GR-1."
task3:6efae140d8:case-004,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-004,multimodal_hard,True,RoboDreamer: Learning Compositional World Models for Robot Imagination,arXiv:2404.12377,2024,figure,Fig.4 (compositional rollouts по новым комбинациям объекта/действия),4,"Оцените, идентифицирует ли вариант compositional generalization на новых object-action парах по figure rollouts, а не общее improvement в video prediction quality."
task3:6efae140d8:case-005,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-005,multimodal_hard,True,MoWM: Mixture-of-World-Models for Embodied Planning,arXiv:2509.21797,2025,figure_or_table,"Fig.2 (pixel-space diffusion WM + latent WM fusion), Table 1 (planning benchmarks)",4,"Оцените, разделяет ли вариант вклад двух потоков MoWM (pixel-space diffusion WM и latent WM) через ablation в таблице, не сводя все улучшения к одному из потоков."
task3:6efae140d8:case-006,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-006,multimodal_hard,True,GWM: Gaussian World Models for Robotic Manipulation,arXiv:2508.17600,2025,figure,Fig.3 (3D Gaussian Splatting reconstruction + predicted future state),4,"Оцените, фиксирует ли вариант, что future state предсказывается в 3D Gaussian Splatting представлении на основе figure с 3D scene-level rendering, а не в 2D RGB пикселях."
task3:6efae140d8:case-007,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-007,multimodal_hard,True,LeWorldModel (LeWM): JEPA-style Latent World Model from Pixels,arXiv:2603.19312,2026,figure_or_table,"Fig.1 (two-term JEPA objective), Table 2 (planning speed vs. foundation-model WMs)",4,"Оцените, объясняет ли вариант, что LeWM обучается из пикселей через two-term JEPA objective без decoder и pixel-reconstruction loss, в отличие от Dreamer-style WMs."
task3:6efae140d8:case-008,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-008,temporal_hard,True,DreamerV3: Mastering Diverse Domains through World Models,arXiv:2301.04104,2023,figure_or_table,"Fig.1 (single hyperparam set across 150+ tasks), Fig.6 (long-horizon imagined rollouts)",4,"Оцените, точно ли вариант передаёт, что DreamerV3 решает 150+ задач одним фиксированным набором гиперпараметров одновременно, а не последовательным per-domain tuning-ом."
task3:6efae140d8:case-009,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-009,temporal_hard,True,DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning,arXiv:2206.14176,2022,table,Table 1 (часы реального wall-clock training до целевого поведения на quadruped/arm/wheeled),4,"Оцените, передаёт ли вариант конкретные wall-clock часы physical training на реальном роботе из таблицы, а не сводит всё к общему 'works on real robots'."
task3:6efae140d8:case-010,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-010,temporal_hard,True,"TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous Control",arXiv:2310.16828,2023,figure_or_table,"Fig.4 (scaling curves: return vs. model size/steps), Table 3 (multi-task settings)",4,"Оцените, интерпретирует ли вариант scaling curves TD-MPC2 именно как функцию training-time (шагов и размера модели), а не как общее 'better performance with scale'."
task3:6efae140d8:case-011,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-011,easy_control,False,Robotic World Model with Uncertainty-aware Model-Based Reinforcement Learning (RWM-U),arXiv:2504.16680,2025,page,Введение и метод (text-dominant изложение),4,"Кратко оцените, корректно ли вариант передаёт основную идею: learned neural simulator + uncertainty-aware offline MBRL, без специфической привязки к figures."
task3:6efae140d8:case-012,"World models for robotic manipulation and control: latent, generative video, world-action, and simulator-based approaches",медведев-александр-игоревич__6efae140d8,CASE-012,easy_control,False,Humanoid World Models (HWM): Egocentric Humanoid Video Forecasting,arXiv:2506.01182,2025,page,Abstract + section с описанием датасета egocentric humanoid video,4,"Кратко сравните, как варианты формулируют scope HWM: egocentric humanoid video forecasting как отдельная подзадача world modeling, без углубления в конкретные figure-level metrics."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-001,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-001,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,figure,"p. 432, Fig. 2",4,"Сравните, какой вариант лучше объясняет Fig. 2 с diamond graph: эвристика Chaitin приводит к spill, хотя двухцветная раскраска существует, а более сильная идея раскраски помогает избежать лишнего spill."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-002,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-002,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,figure,"p. 436, Fig. 4",4,"Сравните, какой вариант лучше использует Fig. 4 для объяснения optimistic allocator: кандидат на spill сначала кладётся в стек на этапе simplify, а реальное добавление spill code откладывается до этапа селект, если цвет найти не удалось."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-003,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-003,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,figure,"p. 438, Fig. 5",4,"Сравните, какой вариант лучше объясняет Fig. 5: при обычном spilling значение p сохраняется и загружается из памяти, а при rematerialization его можно заново вычислить дешёвой инструкцией, например load-immediate."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-004,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-004,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,figure,"p. 440, Fig. 6",4,"Сравните, какой вариант лучше объясняет Fig. 6: SSA-разбиение позволяет отделить разные значения внутри одного live range, проставить rematerialization tags и оставить только минимально нужные split/copy операции."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-005,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-005,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,table,"p. 446, Table I",4,"Извлеките из Table I экспериментальный результат optimistic coloring: в каких случаях spill costs уменьшаются, какие типы инструкций дают вклад и почему это подтверждает пользу optimistic coloring.."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-006,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-006,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,table,"p. 446, Table II",4,"Извлеките из Table II результат rematerialization: улучшенная rematerialization уменьшает spill costs, обычно снижает число loads/stores и заменяет часть memory reload на более дешёвые load-immediate операции.."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-008,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-008,temporal_hard,True,Register Allocation and Spilling via Graph Coloring,doi:10.1145/800230.806984,1982,page,"target paper p. 429, related work / Chaitin 1982",4,"Сравните, какой вариант лучше фиксирует временную связь: статья Chaitin 1982 предшествует Briggs et al. 1994 и задаёт базовый Chaitin-style graph-coloring allocator, который затем улучшается через optimistic coloring и rematerialization."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-009,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-009,multimodal_hard,True,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,table,"p. 448, Table III",4,"Извлеките из Table III данные о стоимости allocation time: optimistic coloring почти не увеличивает время компиляции, а поддержка rematerialization может добавлять небольшой compile-time overhead.."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-010,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-010,temporal_hard,True,Smallest-Last Ordering and Clustering and Graph Coloring Algorithms,doi:10.1145/2402.322385,1983,page,"target paper pp. 434-435, discussion of Matula and Beck",4,"Сравните, какой вариант лучше объясняет временную и идейную связь: Matula–Beck 1983 предшествует Briggs et al. 1994 и даёт более сильную эвристику graph coloring, которая помогает понять идею optimistic coloring."
task3:vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525:case-011,"Compiler register allocation: graph coloring, optimistic coloring, rematerialization",vinarskii-aleksandr-anatolievich__7a574f0525,CASE-011,easy_control,False,Improvements to Graph Coloring Register Allocation,doi:10.1145/177492.177575,1994,page,"p. 428, abstract",4,"Извлеките простой основной тезис статьи: Briggs, Cooper и Torczon предлагают два улучшения Chaitin-style graph-coloring register allocation — optimistic coloring и расширенную rematerialization.."
task3:9b54231119:case-001,Дистанционное зондирование Земли,тимофеев-кирилл-анатольевич__9b54231119,CASE-001,easy_control,True,Modern methods for intelligent processing of Earth remote sensing data,10.25209/2079-3316-2018-9-4-417-442,2018,page,p.1,4,"Нужно сравнить кто лучше извлекает ключевые идеи, задачи и методы ДЗЗ"
task3:9b54231119:case-002,Дистанционное зондирование Земли,тимофеев-кирилл-анатольевич__9b54231119,CASE-002,multimodal_hard,True,Дистанционное зондирование. Методы и модели и методы обработки изображений,10.21046/2070-7401-2022-19-1-107-122,2018,table,"p.2, Table 1",4,"Сравни, какой вариант четче отражает задачи и методологии ДЗЗ"
task3:9b54231119:case-003,Дистанционное зондирование Земли,тимофеев-кирилл-анатольевич__9b54231119,CASE-003,multimodal_hard,True,Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений.,978-5-94836-244-1,2020,figure_or_table,"p.20, Fig.1.1",4,"Оцени количество найденных моделей, количество и качество сопоставленных с моделями пар значений количества спектральных каналов и интервалов дискретизации"
task3:9b54231119:case-004,Дистанционное зондирование Земли,тимофеев-кирилл-анатольевич__9b54231119,CASE-004,multimodal_hard,True,Методика ранжирования космических аппаратов дистанционного зондирования Земли     с целью оперативного мониторинга чрезвычайных ситуаций,10.34759/trd-2021-119-18,2021,mixed,p.5,4,"В тексте описан математический подход расчета вклада аппарата, оборудованного для задач ДЗЗ и мониторинга лесных хозяйств. Сравни распознавание формул и общих математических положений этой задачи"
task3:9b54231119:case-005,Дистанционное зондирование Земли,тимофеев-кирилл-анатольевич__9b54231119,CASE-005,multimodal_hard,True,Методы дистанционного зондирования земли в лесной промышленности,10.47813/2782-2818-2023-3-3-0301-0310,2023,figure,"p.7, Fig.5",4,"Сравни понимание схемы работы системы ""Лесоохранитель"""
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_01,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_01,multimodal_hard,True,Machine learning phases of matter,arxiv:1605.01735,2016,figure,Fig. 2,4,"Назовите по этому рисунку критическую температуру Tc треугольной модели Изинга, считав её как точку пересечения кривых выхода нейросети."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_02,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_02,multimodal_hard,True,Machine learning phases of matter,arxiv:1605.01735,2016,figure,Fig. 4,4,"Определите по этой схеме, сколько фильтров и какого размера применяет первый свёрточный слой сети."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_03,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_03,multimodal_hard,True,Machine learning phases of matter,arxiv:1605.01735,2016,figure,Fig. 3,4,"Определите по этому рисунку, на какой панели изображено основное состояние изинговской калибровочной теории (Ising lattice gauge theory)."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_04,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_04,multimodal_hard,True,Normalizing flows for lattice gauge theory in arbitrary space-time dimension,arxiv:2305.02402,2023,figure,Fig. 1,4,"Опишите по этой схеме, как coupling layer разделяет переменные на активное и замороженное подмножества с помощью маски."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_05,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_05,multimodal_hard,True,Normalizing flows for lattice gauge theory in arbitrary space-time dimension,arxiv:2305.02402,2023,figure,Fig. 2,4,"Опишите по этому рисунку, какие координаты используются для эквивариантных преобразований спектра собственных значений матриц SU(3)."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_06,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_06,multimodal_hard,True,Non-Perturbative Trivializing Flows for Lattice Gauge Theories,arxiv:2410.13161,2024,figure,Fig. 2,4,Сравните по этому рисунку плотности SU(3) при beta=9 между тремя эквивариантными целевыми распределениями и обученными потоками.
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_07,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_07,multimodal_hard,True,Learning phase transitions by siamese neural network,arxiv:2405.16769,2024,figure,Fig. 3,4,Определите по этой схеме структуру сиамской сети: что подаётся ей на вход и сколько идентичных ветвей она содержит.
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_08,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_08,multimodal_hard,True,Learning phase transitions by siamese neural network,arxiv:2405.16769,2024,figure,Fig. 4,4,"Определите по этому рисунку, при каком значении управляющего параметра кривая сходства s сиамской сети резко меняется."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_09,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_09,temporal_hard,True,Normalizing flows for lattice gauge theory in arbitrary space-time dimension,arxiv:2305.02402,2023,figure,Fig. 6,4,"Считайте с этого рисунка, как эволюционирует ESS в ходе обучения и где проявляется эффект «второго дыхания» (second wind)."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_10,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_10,temporal_hard,True,Non-Perturbative Trivializing Flows for Lattice Gauge Theories,arxiv:2410.13161,2024,figure,Fig. 3,4,"Определите по этому рисунку, как меняется эффективный размер выборки (ESS) вдоль времени потока (flow time)."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_11,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_11,temporal_hard,True,Deep learning of phase transitions with minimal examples,arxiv:2501.05547,2025,figure,Fig. 2,4,"Определите по перевзвешенной восприимчивости chi_P на этом рисунке, в какой точке по управляющему параметру расположен фазовый переход."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_12,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_12,temporal_hard,True,Learning phase transitions by siamese neural network,arxiv:2405.16769,2024,figure,Fig. 5,4,"Определите по этому рисунку, как меняется выход сиамской сети при увеличении размера системы L от 16 до 64."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_13,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_13,easy_control,False,Non-Perturbative Trivializing Flows for Lattice Gauge Theories,arxiv:2410.13161,2024,figure,Fig. 1,4,"Опишите по этой схеме, какие петли (loops) используются в ODE-архитектуре и где расположен anchor."
task3:task3-ab-physics-ml-001:case_14,Применение ML в теоретической физике,task3-ab-physics-ml-001,case_14,easy_control,False,Deep learning of phase transitions with minimal examples,arxiv:2501.05547,2025,figure,Fig. 1,4,"Опишите, что показывает этот график среднего значения плакетты <P> для моделей BAL20 и BAL по разным размерам решётки."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-001,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-001,multimodal_hard,True,Deep neural networks for automated detection of marine mammal species,10.1038/s41598-020-57549-y,2020,figure_or_table,Fig. 2 (spectrogram panels) + Table 2 (per-species F1),4,"Глядя на спектрограммы Fig. 2 и таблицу 2, ответь: какие два вида цетацеев модель путает чаще всего и какой акустический признак (полоса частот / длительность) это объясняет? Использовать ТОЛЬКО информацию из фигуры и подписи."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-002,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-002,multimodal_hard,True,ORCA-SPOT: An Automatic Killer Whale Sound Detection Toolkit,10.1038/s41598-019-47335-w,2019,figure_or_table,Fig. 4 ROC + Fig. 5 example spectrograms,4,"По Fig. 4 и Fig. 5 объясни, при каком пороге детекции ORCA-SPOT теряет тихие call-types и какие визуальные характеристики спектрограмм соответствуют этим потерям."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-003,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-003,multimodal_hard,True,"Advanced image recognition: a fully automated, high-accuracy photo-identification matching system for humpback whales",10.1111/2041-210X.13436,2022,figure_or_table,Fig. 3 — fluke matching pipeline + Fig. 6 confusion examples,4,Какие 2 типа визуальных артефактов (по Fig. 6) приводят к ложным совпадениям fluke-ID и как pipeline в Fig. 3 их компенсирует?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-004,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-004,multimodal_hard,True,Computational bioacoustics with deep learning: a review and roadmap,10.7717/peerj.13152,2022,figure_or_table,Table 3 (architectures) + Fig. 5 (taxonomy diagram),4,"Опираясь на Table 3 и Fig. 5, выбери архитектуру, которая лучше подходит для разделения свистов дельфинов от click-trains, и объясни выбор ссылкой именно на свойства из таблицы."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-005,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-005,multimodal_hard,True,Automatic detection and classification of odontocete whistles,10.1121/1.5097761,2019,figure_or_table,Fig. 7 contour-tracking + Fig. 9 per-species PR curves,4,"Назови два вида одонтоцетов, для которых контурный трекер из Fig. 7 систематически даёт ниже precision по Fig. 9, и предположи причину с опорой на форму свистов."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-006,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-006,multimodal_hard,True,Acoustic identification of beaked whales using machine learning,10.3389/fmars.2021.736486,2021,figure_or_table,Fig. 4 — FM sweep templates per species; Table 1 click params,4,"Используя FM-sweep шаблоны (Fig. 4) и таблицу параметров кликов (Table 1), укажи, какой species pair в наборе наиболее разделим по inter-click-interval, а какой — по peak frequency."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-007,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-007,multimodal_hard,True,Whale-call detection on long-duration recordings using CNNs,10.1109/ICASSP.2018.8462057,2018,figure_or_table,Fig. 3 architecture diagram + Fig. 5 false-positive examples,4,Какой блок CNN в Fig. 3 отвечает за устойчивость к шумам морского транспорта (по примерам в Fig. 5) и почему?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-008,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-008,temporal_hard,True,A convolutional neural network for automated detection of humpback whale song,10.1121/10.0005047,2021,text_claim,Section 'Related work' (pre-2021 baselines),4,"До какого года в обзоре фигурируют только классические detector-ы (matched-filter / GMM) для humpback song, и какая статья первой вводит CNN в этом ряду? Обязательно укажи год."
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-009,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-009,temporal_hard,True,Long-term passive acoustic monitoring of North Atlantic right whales,10.1098/rsos.181295,2019,figure_or_table,Fig. 2 — annual call-rate time series 2004-2017,4,"В каком окне лет call-rate североатлантического гладкого кита упал наиболее резко (по Fig. 2), и был ли этот год использован для обучения детектора (по Methods)?"
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-010,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-010,temporal_hard,True,Self-supervised learning for cetacean species identification,arXiv:2211.14495,2022,text_claim,Section 'Datasets' — which corpora published before/after cutoff,4,"Какие два датасета, упомянутые в разделе Datasets, были опубликованы ПОСЛЕ заявленного train cutoff модели, и как авторы это аргументируют?"
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-011,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-011,easy_control,False,Field guide to passive acoustic monitoring of marine mammals,10.1121/10.0016877,2022,text_claim,Section 1.2 'Definitions',4,Что такое 'click train' в контексте odontocete PAM (одно предложение)?
task3:cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5:case-012,"Cetacean passive acoustic monitoring, photo-ID, and ML-based species classification",cetacean-acoustics-expert__ce0d04dcb5,CASE-012,easy_control,False,Photo-identification of cetaceans: a primer,10.1121/10.0009711,2021,figure_or_table,Fig. 1 — labeled fluke regions,4,Какие три области fluke помечены на Fig. 1 как наиболее информативные для ID?