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@@ -2,17 +2,23 @@ import gradio as gr
 import pandas as pd
 
 csv_filename = 'leaderboard.csv'
+url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Oh3nrbdWjKuh9twJsc9yJLppiJeD_BZyKgCTOxRkALM/export?format=csv'
 
-def create_interface_blocks(csv_filename):
-    with gr.Blocks() as demo:
-        df = pd.read_csv(csv_filename, sep=';')
-        gr.Markdown("# Classifica degli LLM italiani")
-        link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
-        gr.Markdown(f"I modelli sono testati su SQuAD-it e ordinati per F1 Score e EM (Exact Match).Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval. Se volete aggiungere il vostro modello compilate il form {link}")
-        gr.Dataframe(df)
+def get_data():
+    return pd.read_csv(url)
 
-    return demo
+with gr.Blocks() as demo:
+        with gr.Tab('Classifica'):
 
-demo = create_interface_blocks(csv_filename)
+            gr.Markdown("# Classifica degli LLM italiani")
+            form_link = "https://forms.gle/Gc9Dfu52xSBhQPpAA"
+            gr.Markdown(f"I modelli sono testati su SQuAD-it e ordinati per F1 Score e EM (Exact Match).Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval. Se volete aggiungere il vostro modello compilate il form {form_link}")
+            gr.Dataframe(pd.read_csv(csv_filename, sep=';'))
 
+        with gr.Tab('Test della community'):
+            gr.Markdown("# Evaluation aggiuntive fatte dalla community")
+            discord_link = 'https://discord.com/invite/nfgaTG3H'
+            gr.Markdown(f"@giux78 sta lavorando sull'integrazione di nuovi dataset di benchmark italiani. Se volete contribuire anche voi unitevi al discord della community {discord_link}")
+            gr.DataFrame(get_data, every=3600)
+            
 demo.launch()