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 {"instance_id": "ws_en_098", "query": "I'm wondering about the recent development of Africa. Can you list the GDP annual growth rate of all the countries in Sub-Saharan Africa from 2022-2024 (inclusive),  citing trustworthy number from World Bank? If some information cannot be retrieved, please output \"NA\".Please output the sorted data in the format of one Markdown table. The column names in the table are as follows: \n Country, 2024 GDP growth(%), 2023 GDP growth(%),  2022 GDP growth(%)\n\nThe output format is ```markdown\n{data_content}\n```.", "evaluation": {"unique_columns": ["country"], "required": ["country", "2024gdpgrowth(%)", "2023gdpgrowth(%)", "2022gdpgrowth(%)"], "eval_pipeline": {"2024gdpgrowth(%)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023gdpgrowth(%)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022gdpgrowth(%)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "country": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}}}, "language": "en"}
 {"instance_id": "ws_en_099", "query": "Compile a comprehensive list of U.S. wildfires that caused no less than 10 deaths  between 2000 and 2024 (including 2000 and 2024 ). I need information about:\nEvent \nPrimary State Affected (If there are multiple affected states, separate them by comma)\nDeath Toll\nAcres Burned\nNumber of Structures Destroyed\nStart Month (YYYY-MM)\nDamage (Billion USD)Please output the organized data in Markdown table format.\nThe column names in the table should be, in order:\nEvent, Primary State Affected, Death Toll\nAcres Burned, Structure Destroyed, Start Month, Damage(Billion)\n\nThe output format is ```markdown\n{data_content}\n```.", "evaluation": {"unique_columns": ["startmonth"], "required": ["event", "primarystateaffected", "deathtoll", "acresburned", "structuredestroyed", "startmonth", "damage(billion)"], "eval_pipeline": {"startmonth": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "acresburned": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "structuredestroyed": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "damage(billion)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "deathtoll": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "event": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}, "primarystateaffected": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}}}, "language": "en"}
 {"instance_id": "ws_en_100", "query": "Help me to compile a complete list of U.S. Supreme Court justices who were successfully confirmed from President Richard Nixon’s first term through President Joe Biden’s term. For each justice, record:\nName, Position (Chief Justice or Associate Justice), Tenure Start Date(in the format as YYYY-MM-DD), Tenure End Date (enter “NA” for currently serving justices as of the end of 2024), Nominating President, President’s Party Affiliation, Ideological Leaning (Conservative or Liberal), Most Recent Prior PositionPlease output the organized data in Markdown table format.\nThe column names in the table should be, in order:\nName | Position | Tenure Start Date | Tenure End Date | Nominating President | President’s Party | Ideological Leaning | Previous Position\n\nThe output format is ```markdown\n{data_content}\n```.", "evaluation": {"unique_columns": ["name", "position"], "required": ["name", "position", "tenurestartdate", "tenureenddate", "nominatingpresident", "president’sparty", "ideologicalleaning", "previousposition"], "eval_pipeline": {"tenurestartdate": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "tenureenddate": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "ideologicalleaning": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "president’sparty": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "position": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "name": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}, "nominatingpresident": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}, "previousposition": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "It is sufficient if the semantics are approximately the same as the reference answer or if they point to the same entity. There is no need for a word-for-word correspondence."}}}, "language": "en"}
-{"instance_id": "ws_001", "query": "我要做电影研究，需要你列出来2020年-2024年（包含2020年和2024年）每年中国、美国本国票房前五的电影，表头需要包括年份、国家（如中国、美国）、电影名、导演、本国整体累计票房收益（不局限于当年，以亿为单位，保留到小数点后一位，例如7.9亿元，需要带上各国货币单位，中国电影以亿元为单位，美国电影为亿美元为单位）、电影类型。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据，全部输出采用中文。请注意，对于当年12月末上映的电影、大部分票房收益落在下一年的，视为下一年的电影。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、国家、电影名、导演、本国累计票房收益、电影类型\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["国家", "电影名"], "required": ["年份", "国家", "电影名", "导演", "本国累计票房收益", "电影类型"], "eval_pipeline": {"国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "本国累计票房收益": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出子集且未答出参考答案以外的内容时可算正确"}, "电影类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出参考答案中的部分类型（即子集）即视为正确、基于权威来源及官方依据的类型标注同样正确、答出其中一个子集其他类型内容合理也视为正确。"}, "电影名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_002", "query": "小孩本科毕业想去香港读研究生，想读商学院，帮我整理下26年香港大学、香港中文大学、香港科技大学的相关具体专业（不要mba）、要求和学费（以万港元为单位），方便我们对比这看，弄成一个表格直接给我就可以。然后专业不要那种和外国学校合办的，或者那种双硕士的。中文输出。每个专业分行输出，每行专业对应的学校不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n学校名称、专业、学费、入学要求\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称", "专业"], "required": ["学校名称", "专业", "学费", "入学要求"], "eval_pipeline": {"学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "入学要求": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n需要覆盖参考答案的所有要求（学位学历、英语/学习成绩、教育背景、工作经验、推荐信等），尤其是要求细节要一致。"}, "学费": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "专业": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_003", "query": "想报名2026年的研究生考试，帮我查一下中国2025年的A区211及以上院校，新闻与传播专业(专硕全日制)的复试分数线分别是多少（只看总分）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\nA区地区、学校、2025年复试分数线\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校"], "required": ["a区地区", "学校", "2025年复试分数线"], "eval_pipeline": {"学校": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "a区地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "2025年复试分数线": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_004", "query": "2019到2024年（包含2019年和2024年），福布斯全球富豪排行榜前10都是哪些人，盘点一下这些人的名字，排名，财富值，财富来源是啥，做成表给我请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年度、排名、姓名（中文）、姓名（英文）、财富值（亿美元）、财富来源\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年度", "排名"], "required": ["年度", "排名", "姓名（中文）", "姓名（英文）", "财富值（亿美元）", "财富来源"], "eval_pipeline": {"年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "财富值（亿美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "姓名（中文）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n 姓名(中文)列部分音译可能有差异"}, "姓名（英文）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "财富来源": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_005", "query": "在写美国政治的论文，给我罗列从美国建国到2025年的大选年份获胜的总统（给我中文名），表头还需要包括大选年份、总统党派、获胜的选举人民众得票数以及团票数，获取不到的数据用/代替。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、姓名、党派、民众票数、团票数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "姓名"], "required": ["年份", "姓名", "党派", "民众票数", "团票数"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "党派": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "团票数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "民众票数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_006", "query": "我要一份贵州茅台、五粮液、泸州老窖三个品牌截至2025年6月的产品清单，请分别列出品牌、产品系列、产品名称、香型、规格(/瓶)、酒精度，哪一项缺失的话填入“/”即可。每一列的商品名都需要填入对应的品牌名，不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n品牌、产品系列、产品名称、香型、规格(/瓶)、酒精度\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称"], "required": ["品牌", "产品系列", "产品名称", "香型", "规格(/瓶)", "酒精度"], "eval_pipeline": {"品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "香型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n产品系列、产品名称列表述可能有不同或缺失，裁判员模型判断"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "规格(/瓶)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "酒精度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_007", "query": "帮我梳理一份Nvidia自1990年至2024年以来（包含1990年和2024年）发布的桌面级显卡产品清单，包括具体的产品系列、产品名称、芯片名称、发布日期、总线接口、显存容量、显存类型、显存位宽、核心频率(基础频率)与显存频率，中文输出。每一个对应的产品名称都需要填入对应的产品系列，不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n产品系列、产品名称、芯片名称、发布日期、总线接口、显存容量、显存类型、显存位宽、核心频率(基础频率)、显存频率\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称", "芯片名称", "显存容量", "显存位宽"], "required": ["产品系列", "产品名称", "芯片名称", "发布日期", "总线接口", "显存容量", "显存类型", "显存位宽", "核心频率(基础频率)", "显存频率"], "eval_pipeline": {"产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "总线接口": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显存类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "核心频率(基础频率)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显存频率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "芯片名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显存容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显存位宽": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_008", "query": "我是25年北京高考考生，帮我梳理一下20-24年北京普通批中600至690分区间的录取投档线信息，包括各院校及专业组，以及对应的投档线总分，总分由高到低进行降序统计。并且，我还需要了解投档线总分对应的本段人数及累计人数。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、院校、专业组、投档线总分、本段人数、累计人数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "院校", "专业组", "投档线总分"], "required": ["年份", "院校", "专业组", "投档线总分", "本段人数", "累计人数"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "院校": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "投档线总分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "本段人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "累计人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "专业组": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_009", "query": "马龙是中国的著名乒乓球运动员，请帮我整理一份关于他在奥运会、世界杯、世锦赛获得冠军的全部赛事信息，其中包括赛事名称（奥运会，世锦赛，世界杯）、时间（年份）、赛事地点（城市）、组别结果（例如男单冠军），中文输出，每个组别的结果在表格中为单独的一行。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间(年份)、赛事地点、赛事名称、组别结果\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["时间(年份)", "赛事地点", "组别结果", "赛事名称"], "required": ["时间(年份)", "赛事地点", "赛事名称", "组别结果"], "eval_pipeline": {"时间(年份)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "组别结果": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_010", "query": "帮我整理汇总羽毛球明星林丹在2010-2020年的赛事情况，生成一张清晰的markdown表，包括时间、赛事名称、级别、项目、赛事成绩、对局信息(包括对手、比分、胜负)，对局信息需获取从1/16赛到决赛的全部信息，若没有对应对局，使用\"/\"占位，，中文输出。时间只用输出年份即可，需带单位年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间、赛事名称、级别、项目、赛事成绩、1/16赛-对手、1/16赛-比分、1/16赛-胜负、1/8赛-对手、1/8赛-比分、1/8赛-胜负、1/4赛-对手、1/4赛-比分、1/4赛-胜负、半决赛-对手、半决赛-比分、半决赛-胜负、决赛-对手、决赛-比分、决赛-胜负\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["赛事名称"], "required": ["时间", "赛事名称", "级别", "项目", "赛事成绩", "1/16赛-对手", "1/16赛-比分", "1/16赛-胜负", "1/8赛-对手", "1/8赛-比分", "1/8赛-胜负", "1/4赛-对手", "1/4赛-比分", "1/4赛-胜负", "半决赛-对手", "半决赛-比分", "半决赛-胜负", "决赛-对手", "决赛-比分", "决赛-胜负"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事成绩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "级别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "项目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_011", "query": "2020年-2022年这三年，中国中央对地方的财政转移支付情况有什么变化，分地区整理一下整体支付转移、一般性支付转移和专项支付转移的数字，单位默认是亿元，注意以上数字均是决算数而非预算数，数值均保留两位小数。如果对应地区没有对应的数字，表格中用-代替即可。注意地区只统计省、自治区、直辖市。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n地区、2022年转移支付决算数、2022年一般性转移支付决算数、2022年专项转移支付决算数、2021年转移支付决算数、2021年一般性转移支付决算数、2021年专项转移支付决算数、2020年转移支付决算数、2020年一般性转移支付决算数、2020年专项转移支付决算数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["地区"], "required": ["地区", "2022年转移支付决算数", "2022��一般性转移支付决算数", "2022年专项转移支付决算数", "2021年转移支付决算数", "2021年一般性转移支付决算数", "2021年专项转移支付决算数", "2020年转移支付决算数", "2020年一般性转移支付决算数", "2020年专项转移支付决算数"], "eval_pipeline": {"2022年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2022年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2022年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_012", "query": "整合《财富》给出的世界2024年世界500强企业中的中国公司名单，包括榜单排名、企业名称，注意企业名称需要同时给出中英文，例如国家电网有限公司（STATE GRID)、营业收入、利润，并指明这些中国企业的总部所在城市，请注意台湾的企业也需要统计。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、企业名称、营业收入（百万美元）、利润（百万美元）、总部所在城市\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称"], "required": ["排名", "企业名称", "营业收入（百万美元）", "利润（百万美元）", "总部所在城市"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "营业收入（百万美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "利润（百万美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总部所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_013", "query": "现在是2025年6月，我最近沉迷说唱，想知道格莱美奖最近30年都有哪些说唱类别的奖项，以及这些奖项的获奖歌曲/专辑的演唱者都是谁，奖项名称、获奖歌曲/专辑、演唱者都不需要翻译成中文，假如演唱者有feat也要一并纳入，例如 Killer Mike (ft. André 3000, Future & Eryn Allen Kane)，以官方给出的演唱者顺序为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n届数、奖项名称、获奖歌曲/专辑、演唱者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["届数", "奖项名称"], "required": ["届数", "奖项名称", "获奖歌曲/专辑", "演唱者"], "eval_pipeline": {"奖项名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "届数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "获奖歌曲/专辑": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "演唱者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_014", "query": "帮我把邓紫棋从2010年1月1日-2025年5月1日期间举行的所有巡回演唱会的具体日期（xx年xx月xx日格式，不要用区间表示）、演唱会中文名、演唱会英文名、举办国家、举办城市、举办场馆列出来，每一场次为一行，按照日期从小到大排序。举办地是港澳台则举办国家输出中国。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：具体日期、演唱会中文名、演唱会英文名、举办国家、举办城市、举办场馆\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体日期"], "required": ["具体日期", "演唱会中文名", "演唱会英文名", "举办国家", "举办城市", "举办场馆"], "eval_pipeline": {"具体日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "举办国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "演唱会中文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n演唱会中文名存在live也可算正确"}, "演唱会英文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办场馆": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_015", "query": "想了解一下截止到2025年5月（包含5月），神舟系列载人航天任务的记录，包含任务名称、航天员姓名、发射地点、发射时间（精确到秒）、着陆时间、着陆地点、任务时长，并且以表格的形式汇总，中文输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n任务名称、航天员姓名、发射地点、发射时间、着陆时间、着陆地点、任务时长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["任务名称"], "required": ["任务名称", "航天员姓名", "发射地点", "发射时间", "着陆时间", "着陆地点", "任务时长"], "eval_pipeline": {"任务名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "航天员姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发射时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "着陆时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "任务时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n任务时长误差在一分钟内都算对。"}, "着陆地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发射地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_016", "query": "统计下2022-2024年期间（包含2022年和2024年）中国评定的5A级景区有哪些，需包含：景区名称、所属地区、评定年份、门票价格（成人旺季门票）请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、所属地区、评定年份、门票价格\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所属地区", "评定年份", "门票价格"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "门票价格": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "评定年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_017", "query": "我想查下，2022年5月到2025年5月（包含2022年5月和2025年5月），全国铁路运输的一些重要指标，按照月份的维度进行统计，不包含香港、澳门、台湾省的数据。重要指标包含：时间、全国旅客总发送量/万人、全国旅客总发送量相比上年同期增长%、全国旅客总周转量/亿人公里、全国旅客总周转量相比上年同期增长%、全国货运总发送量/万吨、全国货运总发送量相比上年同期增长%、全国货运总周转量/亿吨公里、全国货运总周转量相比上年���期增长%。时间按照yyyy年m月，例如：2023年5月;同期增长%保留一位小数，例如：3.0。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：时间、全国旅客总发送量/万人、全国旅客总发送量相比上年同期增长%、全国旅客总周转量/亿人公里、全国旅客总周转量相比上年同期增长%、全国货运总发送量/万吨、全国货运总发送量相比上年同期增长%、全国货运总周转量/亿吨公里、全国货运总周转量相比上年同期增长%\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["时间"], "required": ["时间", "全国旅客总发送量/万人", "全国旅客总发送量相比上年同期增长%", "全国旅客总周转量/亿人公里", "全国旅客总周转量相比上年同期增长%", "全国货运总发送量/万吨", "全国货运总发送量相比上年同期增长%", "全国货运总周转量/亿吨公里", "全国货运总周转量相比上年同期增长%"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "全国旅客总发送量/万人": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总发送量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总周转量/亿人公里": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总周转量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总发送量/万吨": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总发送量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总周转量/亿吨公里": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总周转量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_018", "query": "我想和我妻子去医院咨询一下辅助生殖技术，现在长住北京，帮我把北京市的截至2024年12月31日已得到批准的开展人类辅助生殖技术的医院列出来我看看，\n按照医疗机构名称、机构地址、医疗机构等级（按照级别+等级的写法，比如三甲、二乙等）、联系电话、准入技术（比如夫精人工授精技术）这几列整理，谢谢。\n要是私立医院的话就不用写等级了，在等级那列写“私立”，电话空着就行，我们不太想去私立。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n医疗机构名称、机构地址、医疗机构等级、联系电话、准入技术\n若一家医院准入了多项技术，则需要使一项技术占据一行，机构名、地址、等级、电话可以重复。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["医疗机构名称", "准入技术"], "required": ["医疗机构名称", "机构地址", "医疗机构等级", "联系电话", "准入技术"], "eval_pipeline": {"医疗机构名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "准入技术": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "联系电话": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n当参考答案中医院电话有多个时，接受模型回答是参考答案的子集"}, "机构地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医疗机构等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_019", "query": "最近想买车了，看看懂车帝2025年5月35万以下零售量排名前10的新能源车都是哪些，再从多个维度对比一下这些车型的不同版本。车型的不同配置版本需全部找出并分行列出请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、车型、厂商、版本、官方指导价(万)(人民币)、纯电续航里程(km)工信部、（电动机）最大功率(kW)、（电动机）最大扭矩(N·m)、百公里耗电量(kWh/100km)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["版本"], "required": ["排名", "车型", "厂商", "版本", "官方指导价(万)(人民币)", "纯电续航里程(km)工信部", "（电动机）最大功率(kw)", "（电动机）最大扭矩(n·m)", "百公里耗电量(kwh/100km)"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "厂商": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "纯电续航里程(km)工信部": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "（电动机）最大功率(kw)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "（电动机）最大扭矩(n·m)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "百公里耗电量(kwh/100km)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "官方指导价(万)(人民币)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "车型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "版本": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_020", "query": "给我按照时间顺序从早到晚，将2002-2023年（包含2002年和2023年）每一年的感动中国年度人物整理成表格，有颁奖辞的需要附上颁奖辞，没有颁奖词的单元格空着就行，不用统计特别致敬奖。不同感动事件分开输出，年度需要带单位，如2015年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年度、感动中国年度人物、颁奖辞\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年度", "感动中国年度人物"], "required": ["年度", "感动中国年度人物", "颁奖辞"], "eval_pipeline": {"年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "感动中国年度人物": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "颁奖辞": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_021", "query": "以斯德哥尔摩研究所的统计数据为准，给我列出来2019年到2024年（包含2019年和2024年）美、俄、德、印、日这几个国家的具体军费支出（军费以亿美元为单位，例如9000亿美元，不要带小数点）、当年的GDP（以万亿美元为单位，精确到小数点后两位，例如30.21万亿美元），当年的军费支出全球排名、以及该国对应年份的总统（请注意，此列为国家实际一把手）和国防部长是谁（如有变动，以当年干得最久的人为主，外国姓名给出中文名即可）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、国家、全球排名、军费支出、当年GDP、总统、国防部长。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "国家"], "required": ["年份", "国家", "全球排名", "军费支出", "当年gdp", "总统", "国防部长"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "全球排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "军费支出": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "当年gdp": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "总统": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "国防部长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_022", "query": "特朗普第一任期内一共有多少内阁部长和内阁级别官员异动？例如未到任期就主动或者被动离职。这些人的上任日期和离职日期是什么，继任者又是谁。注意，代理部长的变动不算入其中，继任者需要是正式继任者而非代理部长，如果没有正职继任者则填-。所有的人名需要以中文名/英文名形式给出，例如唐纳德·特朗普/Donald Trump。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n官员名字、职位、上任日期、离任日期、继任者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["官员名字", "职位"], "required": ["官员名字", "职位", "上任日期", "离任日期", "继任者"], "eval_pipeline": {"职位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "离任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "官员名字": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "继任者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_023", "query": "在做女性力量成长轨迹的课题研究，想看看获得诺贝尔文学奖的女性都有哪些，以及她们最早出版的三部作品（姓名和作品都保留原始语言）。全部的年份都不用带单位只输出数字即可，例如2000。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n获奖年份、姓名、出版作品名称、首次出版年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["出版作品名称"], "required": ["获奖年份", "姓名", "出版作品名称", "首次出版年份"], "eval_pipeline": {"获奖年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "首次出版年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "出版作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_024", "query": "想要了解下获得澳门政府获授博彩经营批给合同的公司在2024年的在澳经营情况，主要想了解下各公司的博彩净收益、非博彩收益，以及各公司所属五星级豪华酒店的房间数、入住率、平均房价、可入住客房收益。博彩净收益、非博彩收益以百万为单位，保留到小数点后两位；金额请采用港元做单位，汇率固定使用7.8；若有少量数据无法获取，对应表格位置应该标记为“-”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份\n博彩企业\n博彩净收益（百万）\n非博彩收益（百万）\n豪华五星级酒店\n房间数（个）\n入住率\n平均房租\n可入住客房收益\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["博彩企业", "豪华五星级酒店"], "required": ["年份", "博彩企业", "博彩净收益（百万）", "其他非博彩收益（百万）", "豪华五星级酒店", "房间数（个）", "入住率", "平均房租", "可入住客房收益"], "eval_pipeline": {"博彩净收益（百万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "其他非博彩收益（百万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "房间数（个）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "入住率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "平均房租": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "可入住客房收益": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "博彩企业": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "豪华五星级酒店": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_025", "query": "帮我统计2015年1月到2025年5月已发布的Redmi K系列和Note系列手机的全部基础机型，你需要分列显示出：手机型号、发布日期、出厂搭载系统、手机处理器品牌、手机cpu型号、cpu制造工艺、cpu核心数、屏幕尺寸、分辨率、电池容量、运行内存大小、存储空间大小、最高像素、发布时的售价。请将结果整理成一个markdown表格。\n注意事项：\n1.只统计国内的，不包含海外市场发布的手机机型\n2.基础机型指机型名称中不带后缀且在该机型版本中价格最低，例如小米13，8GB+128GB。常见后缀包含（pro、Turbo、ultra、A、S、R、E、I、xx版等），5G、4G 不算后缀\n3.若某款基础机型同时存在4G和5G版本，则该款基础机型只抓取5G版本的机型\n4.发布日期按照yyyy-mm-dd的格式；分辨率输出格式为 数字x数字，例如 1920x1080\n5.cpu制造工艺的输出格式为数字+单位；cpu核心数输出格式为x+核，例如6核\n6.最高像素只输出手机摄像头中像素最高的即可，输出格式为数字+单位\n7.手机cpu型号不要带品牌请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n手机型号、发布日期、出厂搭载系统、手机处理器品牌、手机cpu型号、cpu制造工艺、cpu核心数、屏幕尺寸、分辨率、电池容量、运行内存大小、存储空间大小、最高像素、发布时的售价\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["发布日期"], "required": ["手机型号", "发布日期", "出厂搭载系统", "手机处理器品牌", "手机cpu型号", "cpu制造工艺", "cpu核心数", "屏幕尺寸", "分辨率", "电池容量", "运行内存大小", "存储空间大小", "最高像素", "发布时的售价"], "eval_pipeline": {"发布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "cpu制造工艺": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "cpu核心数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "运行内存大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "存储空间大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发布时的售价": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "手机型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n手机型号多答出5G或少答出5G都不扣分"}, "出厂搭载系统": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n小米澎湃输出为Xiaomi Hyper也可接受"}, "手机处理器品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机cpu型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "电池容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "分辨率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最高像素": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_026", "query": "孩子要申请2025秋季的学校，但是专业一直定不下来，给我找找软科2024年发布的世界一流学科中，每个学科排名前三的学校都是哪些吧，再看看这些学校2025年在QS能排到多少名，学校名称需要给出学校英文官方全称为准。如果找不到排名，请输出“未上榜”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n软科世界一流学科、软科学科2024排名、学校名称、QS学校2025排名\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["软科世界一流学科", "软科学科2024排名", "学校名称"], "required": ["软科世界一流学科", "软科学科2024排名", "学校名称", "qs学校2025排名"], "eval_pipeline": {"软科世界一流学科": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "软科学科2024排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "qs学校2025排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_027", "query": "我需要2025年1月至5月（包含1月和5月）中国各已上市期货交易所（包括上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和广州期货交易所）每月的数据。\n对于上海期货交易所的数据，请确保其已包含上海国际能源交易中心（INE）的数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：交易所名称、统计月份、总成交量（手）、总成交额（万元）、总持仓量（手）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["交易所名称", "统计月份"], "required": ["交易所名称", "统计月份", "总成交量（手）", "总成交额（万元）", "总持仓量（手）"], "eval_pipeline": {"交易所名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总成交量（手）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总成交额（万元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总持仓量（手）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "统计月份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_028", "query": "我喜欢自然资源类的风景，马上国庆节准备出去玩，顺便做一份旅游研究，请你帮我整理搜狐官方网站上2023年度国内人气口碑景区-自然亲水类Top50的景点，港澳台不用考虑，做成表格给我，表头需要包含景点名称、所在省份、所在的省份在2023年的旅游综合收入以及接待人次。所在省份输出四川、湖南等即可，综合收入四舍五入以亿为单位，如20亿，游接待人次同样以亿为单位，精确到小数点后一位，例如2.8亿。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、所在省份、所在省份旅游接待人次（亿）、所在的省份的旅游综合收入（亿）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在省份", "所在省份旅游接待人次（亿）", "所在的省份的旅游综合收入（亿）"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "所在省份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "所在省份旅游接待人次（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在的省份的旅游综合收入（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_029", "query": "请提供一份《中国新闻出版广电报》公布的2024年度优秀畅销书排行榜总榜前50名的表格，需包含书名、作者（如果有多个作者，之间用顿号分割，如果有外国作者，需要同时列出中文名和外文名）、出版时间（按照yyyy-mm的格式，例如2024-01，只需给到月即可）三项信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n书名、作者、出版时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["书名"], "required": ["书名", "作者", "出版时间"], "eval_pipeline": {"出版时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "书名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_030", "query": "我真的超爱周杰伦，帮我找出2004年1月到2010年9月（包含2024年1月和2010年9月）周杰伦发行的全部歌曲，需包含歌曲信息：歌曲名称、填词人、编曲人、发行时间、所属专辑、歌曲时长\n注意：\n1.我想要周杰伦原唱的，多人合唱也行，且不包含纯音乐。\n2.发行时间按照yyyy/mm/dd；歌曲时长按照x分x秒，例如3分5秒\n3.只需要找出在中国发行的\n4.不要现场版和demo版的歌曲\n5.只需要所属专辑是周杰伦的歌曲请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n歌曲名称、填词人、编曲人、发行时间、所属专辑、歌曲时长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["歌曲名称"], "required": ["歌曲名称", "填词人", "编曲人", "发行时间", "所属专辑", "歌曲时长"], "eval_pipeline": {"发行时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属专辑": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "填词人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "编曲人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌曲时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n歌曲时长误差在5秒内均算正确"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_031", "query": "我需要你帮我分别统计2024年巴黎奥运会、2020年东京奥运会、2016年里约奥运会中全部中美洲和南美洲国家代表团所获得的金牌数量以及是哪些项目获得了金牌\n\n输出字段以及解释：\n奥运会名称：从：2024年巴黎奥运会、2020年东京奥运会、2016年里约奥运会三个中选择输出，不要改变名称\n国家：获得金牌的国家\n金牌数量：在某届奥运会中该国家获得金牌的总数\n夺冠项目：夺冠项目只用输��每个项目的大项即可，若一个大项夺得了多个金牌则输出：大项名称（该项目金牌数目）如：足球（2），如果该项目只有一枚金牌，则只输出大项名称即可，若某一届奥运会某个国家有多个夺冠项目，则这些项目合并在一个单元格中进行输出即可，每个项目用、隔开，中文输出。请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n奥运会名称、国家、金牌数量、夺冠项目\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["奥运会名称", "国家"], "required": ["奥运会名称", "国家", "金牌数量", "夺冠项目"], "eval_pipeline": {"奥运会名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "金牌数量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "夺冠项目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_032", "query": "帮我整合一下2024年1月至2024年6月每个月中国华东和西南地区旅客吞吐量前20的机场\n\n输出字段以及解释：\n年月字段为统计的月份，输出格式为：2024年X月\n地区字段为统计的地区，只能输出华东或者西南\n机场名字段为统计的机场的名字\n排名字段为当前机场在当前月份和当前地区旅客吞吐量在前20中的排名（游客吞吐量越高排名越靠前）\n旅客吞吐量当前月份当前机场的旅客吞吐量，单位为人数请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n年月、地区、机场名、排名、旅客吞吐量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年月", "排名", "地区"], "required": ["年月", "地区", "机场名", "排名", "旅客吞吐量"], "eval_pipeline": {"年月": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "旅客吞吐量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "机场名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n机场名可能会带上城市如成都天府，也可以算对"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_033", "query": "想找一点好玩的动作游戏，帮我检索一下2024年steam年度最畅销游戏铂金榜上的游戏以及其发行公司，这些游戏公司发行过哪些游戏获得了2014——2024十年来TGA(The Game Awards)最佳动作游戏和最佳动作/冒险游戏的奖项（提名的不算）。没有查询到获奖游戏时返回\"无\"\n\n需要输出的字段以及其含义：\n2024年steam年度最畅销游戏：该字段输出2024年steam年度最畅销游戏的名称\n发行公司：该字段指的是2024年steam年度最畅销游戏的发行公司\n获奖游戏：指的是对应的发行公司在2014——2024十年来获得TGA最佳动作游戏和最佳动作/冒险游戏奖项的游戏（如果只是提名则不计入），若一个发行公司有多个游戏获奖，则全部输出到一个单元格，每个游戏之间用、隔开，中文输出。请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n2024年steam年度最畅销游戏、发行公司、获奖游戏\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["2024年steam年度最畅销游戏"], "required": ["2024年steam年度最畅销游戏", "发行公司", "获奖游戏"], "eval_pipeline": {"2024年steam年度最畅销游戏": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发行公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "获奖游戏": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_034", "query": "我在做一份关于2024年A股新上市的5家生物医药公司（海昇药业、小方制药、益诺思、爱迪特、健尔康）的跟踪报告，想先整理出这5家公司的基本上市信息和最新财务概况，用来做后续横向估值和增长潜力分析。第一步我需要先整理一些数据，请帮我查清这些公司各自的上市时间、上市板块、首发价格、募集资金总额，以及它们的主营业务。同时，我还需要这些公司2024年报中披露的营业收入、归母净利润、毛利率和研发费用。上市日期需按照xxxx年x月x日，例如2013年3月4日。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称，股票代码，上市日期，上市板块，首发价格（元/股），募集资金总额（元），主营业务，2024营业收入（元），2024归母净利润（元），2024毛利率，2024研发费用（元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["公司名称"], "required": ["公司名称", "股票代码", "上市日期", "上市板块", "首发价格（元/股）", "募集资金总额（元）", "主营业务", "2024营业收入（元）", "2024归母净利润（元）", "2024毛利率", "2024研发费用（元）"], "eval_pipeline": {"公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "股票代码": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "首发价格（元/股）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上市日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "募集资金总额（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024营业收入（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024归母净利润（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024毛利率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024研发费用（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "主营业务": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上市板块": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n简称和全称都可以"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_035", "query": "想了解下在2020年到2024年（包含2020年和2024年）间达到过GoRatings排名前3的女围棋手的履历背景，以及在2025年前，她们或所在团队参与并取得过前四强成绩的国际围棋赛事有哪些，中文输出。所有的年份都不用带单位只输出数字即可，例如1999。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n姓名、国籍、出生年份、定段年份、赛事名称、参赛年份、参赛成绩。\n赛事名称请完整提取，例如：第2届吴清源杯世界女子围棋赛\n每一行仅整理一次赛事，且每次赛事对应的姓名、国籍等信息都得输出，不得合并单元格省略。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["姓名", "赛事名称", "参赛年份", "参赛成绩"], "required": ["姓名", "国籍", "出生年份", "定段年份", "赛事名称", "参赛年份", "参赛成绩"], "eval_pipeline": {"姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国籍": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "出生年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "定段年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "参赛年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "参赛成绩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_036", "query": "以表格的形式给我整理一份足球欧洲五大联赛从2020-21赛季至2024-25赛季的所有冠军球队、该赛季sofascore评分中的MVP球员及其当时所属俱乐部和评分分数的信息，中文输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：赛季、所属联赛、冠军俱乐部名称、MVP球员、所属俱乐部、评分\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["赛季", "所属联赛"], "required": ["赛季", "所属联赛", "冠军俱乐部名称", "mvp球员", "所属俱乐部", "评分"], "eval_pipeline": {"所属联赛": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "评分": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "赛季": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "冠军俱乐部名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属俱乐部": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "mvp球员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_037", "query": "最近小区需要更换物业公司，都说中指云专门做房地产报告的，我想了解一下它发布的2025年4月微信公众号上品牌传播TOP50的物业公司，包括排名、物业公司名称、微信公众号名称和阅读量，阅读量高的感觉肯定住户多靠谱点。对了我还希望是老牌公司，给我把这些物业公司的成立年份也整理出来吧，表格形式就行。年份需要带单位例如：2005年请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、物业公司名称、微信公众号名称、阅读量、物业公司成立年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["排名"], "required": ["排名", "物业公司名称", "微信公众号名称", "阅读量", "物业公司成立年份"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "物业公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "物业公司成立年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "阅读量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "微信公众号名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_038", "query": "我在研究旅游度假区相关知识，给我一份截止到2025年完整的中国国家级旅游度假区统计表，并举出各个度假区所在省份以及认定年份的信息表，其中认定年份需要输出数字+年份，如2010年，即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、省份、认定年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "省份", "认定年份"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "认定年份": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "省份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_039", "query": "我要写一篇关于旅游饭店的论文，现在需要整理截止2025年7月（包含2025年7月）北京的五星级饭店相关信息，包括星级饭店名称、所在区、星级标牌号，以及具体地址，请以官方认定的五星级饭店为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：饭店名称、市区、星级标牌号、具体地址。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["饭店名称"], "required": ["饭店名称", "市区", "星级标牌号", "具体地址"], "eval_pipeline": {"饭店名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "市区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "星级标牌号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n缺失北京市时可豁免"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_040", "query": "整理下2010-2024年（包含2010年和2024年）美国发生的校园内枪击案，需要整理的信息包括案件发生日期、所在州、发生场所(学校)、凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局、死亡人数。（统计的案件要求枪击案的死亡人数大于0，且不包括凶手死亡。）凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局没有查询到内容时返回\"尚未提供\"。日期按照yyyy/mm/dd,例如：2015/03/30请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n案件发生日期、所在州、发生场所(学校)、凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局、死亡人数。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["案件发生日期", "发生场所(学校)"], "required": ["案件发生日期", "所在州", "发生场所(学校)", "凶手姓名", "凶手身份", "凶手年龄(行凶时)", "凶手结局", "死亡人数"], "eval_pipeline": {"案件发生日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "死亡人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "发生场所(学校)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和���考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手身份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手年龄(行凶时)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手结局": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所在州": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n英译中存在翻译差异"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_041", "query": "我需要你帮我搜集2025年上半年（1月到6月），四川省内法院和检察院的聘用制书记员的所有招考单位和相关信息，请以Markdown表格的格式输出整理后的数据，列名依次为招聘单位、招聘岗位、招聘人数、报考年龄、进面比例、报名时间。未查询到的内容返回\"/\"。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n招聘单位、招聘岗位、招聘人数、报考年龄、进面比例、报名时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["招聘单位"], "required": ["招聘单位", "招聘岗位", "招聘人数", "报考年龄", "进面比例", "报名时间"], "eval_pipeline": {"招聘人数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "招聘单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "招聘岗位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "报考年龄": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "进面比例": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n1：5和5:1都对"}, "报名时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_042", "query": "帮我统计威尼斯国际电影节第76届金狮奖（2019）主竞赛单元中入围金狮奖角逐的的作品信息（包含1部获奖作品及若干提名作品），我想研究一下找找规律。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n作品名称、导演、类型、制片国家/地区、片长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称"], "required": ["作品名称", "导演", "类型", "制片国家/地区", "片长"], "eval_pipeline": {"片长": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n类型答出子集且其他内容符合电影内容可算对"}, "制片国家/地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出的全部内容属于答案的子集时可算对"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_043", "query": "为了了解近期歌曲潮流，帮我整理出2025年第20期（2025年5月19日至2025年5月25日）腾讯音乐榜上的由你榜热度排名前15的榜单，包括榜单名称、排名、歌曲名称、演唱者、发行日期、歌曲时长、作词人、作曲人。注意一下格式，发行日期要是yyyy/mm/dd的形式，歌曲时长为x分y秒，多位作词人、多位作曲人之间用顿号。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：榜单名称、排名、歌曲名称、演唱者、发行日期、歌曲时长、作词人、作曲人。\n\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["排名"], "required": ["榜单名称", "排名", "歌曲名称", "演唱者", "发行日期", "歌曲时长", "作词人", "作曲人"], "eval_pipeline": {"榜单名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发行日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "演唱者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作词人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作曲人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_044", "query": "我想知道2025年5月1日-5月30日北京共举办了哪些展会（展会指展览会、博览会、家博会、产品展等集中展示产品、技术或服务的活动，不包含画展、摄影展、毕业展），只要展会开始日期符合要求的就算，帮我按照举办时期（xxxx年xx月xx日-xx月xx日）、展会全称、展馆名称、展馆详细地址（xx市xx区xx路/街xx号）、主办单位、承办单位的列名梳理出来，按照开始日期从早到晚排序。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n举办时期、展会全称、展馆名称、展馆详细地址、主办单位、承办单位\n每一行整理一个展会，若一个展会的主办单位和承办单位有多个，用顿号隔开即可。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["展会全称"], "required": ["举办时期", "展会全称", "展馆名称", "展馆详细地址", "主办单位", "承办单位"], "eval_pipeline": {"展会全称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办时期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "展馆名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "展馆详细地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "主办单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n主办单位数量不能多于参考答案，只给出答案的子集算对"}, "承办单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n承办单位只给出答案的子集算对"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_045", "query": "帮我找下sm和yg在2015年及以后正式出道的女团有哪些，小分队这种不要，看看具体出道时间，还想了解下截止2025年3月，这些女团出道后发了哪些专辑，发行时间，每张专辑包含的具体歌曲。演唱会专辑或者单曲这种不要。时间格式按照xxxx年x月x日，例如2014年5月4日。请注意每个专辑分条输出，对应的女团名称需要对应输出，不得合并单元格或省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n娱乐公司、女团名、出道日期、专辑名、发行时间、包含歌曲\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["专辑名"], "required": ["娱乐公司", "女团名", "出道日期", "专辑名", "发行时间", "包含歌曲"], "eval_pipeline": {"出道日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发行时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "娱乐公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "专辑名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "包含歌曲": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致���可，不需要字字对应。"}, "女团名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_046", "query": "我想了解一下中国民族自治地方的发展情况，帮我梳理下我国所有自治州（30个）的基本情况吧，以Markdown表格的格式整理成数据给我，包括自治州名称、设立时间、总面积、下辖地区（具体的市县名）、2024年州长姓名、州长所属民族。注意一下格式，成立日期用yyyy年mm月dd日的形式，总面积单位为平方公里。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n自治州名称、设立时间、总面积、下辖地区、2024年州长姓名、州长所属民族\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["自治州名称"], "required": ["自治州名称", "设立时间", "总面积", "下辖地区", "2024年州长姓名", "州长所属民族"], "eval_pipeline": {"自治州名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2024年州长姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "州长所属民族": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总面积": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "下辖地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "设立时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_047", "query": "整理出截止至2025年6月“一带一路”倡议涉及合作的所有非洲国家及其首都，并根据世界银行（World Bank）的统计，查询这些国家的国土面积（单位为平方公里，使用2022年统计数据，保留整数）、人口密度（人 / 平方公里，使用2022年统计数据，保留整数）、总人口（单位为万，使用2023年统计数据，保留整数）、以及商品贸易占GDP的比重（单位为GDP的百分比，使用2023年统计数据，保留小数点后一位）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n国家、首都、面积（平方公里）、人口密度（人/平方公里）、总人口（万）、商品贸易（GDP的百分比）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["国家"], "required": ["国家", "首都", "面积（平方公里）", "人口密度（人/平方公里）", "总人口（万）", "商品贸易（gdp的百分比）"], "eval_pipeline": {"面积（平方公里）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "人口密度（人/平方公里）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总人口（万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "商品贸易（gdp的百分比）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "首都": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_048", "query": "我打算做个盘点视频对比20年来85花的变化，帮我梳理下杨颖、景甜、刘诗诗、唐嫣、杨幂、刘亦菲、赵丽颖2004年、2014年、2024年参演开播的所有电视剧或者电影，除了影视名称，还需要找到她们在戏里的角色名、搭档演员（男一号演员名字），以及播放平台，如果先在电视播出的话写出首播频道即可，先在网络播出的话写出首播平台即可，院线电影无需填写播放平台用/代替。注意没有出演仅配音的作品不算在内。播放平台没有查询到内容时返回\"/\"。年份需要带单位例如：2004年。请注意每个电视剧或者电影分条输出，对应的明星需要对应输出，不得合并单元格或省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n演员名称、播出年份、影视名称、角色名、搭档演员、播放平台\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["演员名称", "影视名称"], "required": ["演员名称", "播出年份", "影视名称", "角色名", "搭档演员", "播放平台"], "eval_pipeline": {"演员名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "播出年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "播放平台": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n只答出子集可算对"}, "影视名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "角色名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n不加姓也行，如晴雪和风晴雪都可以"}, "搭档演员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n中文名和英文名都可以"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_049", "query": "我最近有些书荒，想买一些书来读一下，能不能按照排名给我整理一份2022-2024年（包含2022年和2024年）每年豆瓣阅读年度图书榜单总榜的前十名书籍，以及每年当当网的畅销书及好评排名前十的书籍，并给出这些书籍的作者名字？请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、种类、排名、书籍、作者\n注意：种类中需要区分出豆瓣阅读年度图书、当当网畅销书、当当网好评书三种类型\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "种类", "排名"], "required": ["年份", "种类", "排名", "书籍", "作者"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "种类": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "书籍": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_050", "query": "我了解到billboard每年年末都会有一个单曲年终总榜，想知道2015-2024这十年的单曲年终top 10都是哪些歌曲？以及它们的演唱者都是谁？年份从2015往后排就行，歌曲和演唱者直接给英文就可以。年份不需要带单位，例如2017。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、排名、歌曲名称、歌手\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "排名"], "required": ["年份", "排名", "歌曲名称", "歌手"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_051", "query": "我是漫威电影的狂热粉丝，但是一直对漫威电影宇宙没有系统的整理过，把2025年4月25日之前上映的漫威电影宇宙中的电影给我汇总一下，包括电影名称（中文+英文）、中国大陆上映时间（格式为xxxx年x月x日，例如2000年3月24日）及中国大陆票房（单位：人民币）。如果中国大陆没有上映，上映时间为“未上映”，票房为“-”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n中文名称、英文名称、中国上映时间、中国大陆票房（单位：人民币）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["中文名称"], "required": ["中文名称", "英文名称", "中国上映时间", "中国大陆票房（单位：人民币）"], "eval_pipeline": {"中国上映时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "中国大陆票房（单位：人民币）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "中文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "英文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_052", "query": "截止到2024年年底，给我整理一下北京不用指定就能直接刷医保治疗的定点A类医院，他们所在的区域（如朝阳区、海淀区）、具体地址、成立的时间（直接给出年份即可，例如1912年）和医疗等���（三级/二级），我看下哪儿看病方便。你需要将所有数据合并在一个表格里输出。注意：存在多个院区的医院需要根据院区分别进行输出，例如中国医学科学院北京协和医院东单院区需要和中国医学科学院北京协和医院西单院区分开输出，如果找不到对应的成立年份标记为NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n医院名称、区域、具体地址、成立年份、医疗等级\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体地址"], "required": ["医院名称", "区域", "具体地址", "成立年份", "医疗等级"], "eval_pipeline": {"成立年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医院名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "区域": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医疗等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_053", "query": "在研究中国的过去人口变化趋势，请整理从改革开放以来的历次全国人口普查的如下数据 1）人口普查地区（按照不同的省、自治区、直辖市分行排列，不包含特别行政区和台湾省） 2）对应地区人口数量  3）对应地区的儿童数量（0-14岁）、青中年数量（15-59岁）、老年数量（60年以上）4）对应地区拥有或接受大学（指大专及以上）文化程度的人口数量\n请注意，统计数据以中国官网发布为准，找不到的数据在表格中以NA表述即可，涉及到人数时均精确到个位。你需要将所有数据合并在一个表格里输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n第x次人口普查、普查地区、人口数量、儿童人口数量、青中年人口数量、老年人口数量、大学人口数量。\n对于第x次人口普查列，请输出类似第一次人口普查、第二次人口普查。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["第x次人口普查", "普查地区"], "required": ["第x次人口普查", "普查地区", "人口数量", "儿童人口数量", "青中年人口数量", "老年人口数量", "大学人口数量"], "eval_pipeline": {"第x次人口普查": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "儿童人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "青中年人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "老年人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "大学人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "普查地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_054", "query": "互联网巨头这几年发展怎么样？整理一下2020年-2024年这五年拼多多、腾讯、百度、阿里巴巴、京东、美团、网易这几家的总收入（以亿元为单位）、按国际财务报告准则的经营盈利（以亿元为单位）、经营利润率、每股基本盈利（以元为单位）。数据请从财报中引用。找不到的数据用“-”标记。年度不需带单位，例如2021。所有行都需要输出对应的公司，不要同一公司下的不同年份省略对应的公司名。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司，年度，总收入（亿元），经营盈利（亿元），经营利润率，每股基本盈利（元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["公司", "年度"], "required": ["公司", "年度", "总收入（亿元）", "经营盈利（亿元）", "经营利润率", "每股基本盈利（元）"], "eval_pipeline": {"每股基本盈利（元）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总收入（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "经营盈利（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "经营利润率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_055", "query": "我在研究中国教育普及趋势，请你帮我整理一份2000-2024年来，中国的初中、高中(普通高中、职业高中)和高等教育事业的相关数据，包括院校数量、专任教师数量、招生数量、毕业生数量，数量单位统一为\"万\"，保留2位小数，例如10万所、7.58万人等。若某个细分教育阶段的数据官方未公布，则使用其上位总体数据代替，例如：职业高中属中等职业教育，若职业高中数据不详，则使用中等职业教育数据代替；若其上位总体数据仍不详，使用\"/\"占位。数据需要来源于权威性的单位，例如国家统计局、国家教育部等。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、教育阶段、院校数量(万所)、专任教师数量(万人)、招生数量(万人)、毕业生数量(万人)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "教育阶段"], "required": ["年份", "教育阶段", "院校数量(万所)", "专任教师数量(万人)", "招生数量(万人)", "毕业生数量(万人)"], "eval_pipeline": {"院校数量(万所)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "专任教师数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "招生数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "毕业生数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "教育阶段": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_056", "query": "我对数学特别感兴趣，请你帮我整理一份教育部第四轮学科评估数学学科评级为A及以上的院校名单以及其数学系具体师资信息，请查询2025年6月官网中展示的师资信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、专业名称、教师姓名、职称、研究方向、工作邮箱\n要求：若某字段在互联网上检索不到，不要脑补，在对应单元格中输出NA即可。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["教师姓名", "工作邮箱"], "required": ["学校名称", "专业名称", "教师姓名", "职称", "研究方向", "工作邮箱"], "eval_pipeline": {"教师姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "专业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "职称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "研究方向": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "工作邮箱": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_057", "query": "我想了解2025年四川省范围内的”地方性法规”的立法情况（以公布日期为准，截止到2025年4月30日），帮我梳理相关信息，用表格给我，表头信息是法规名称、制定机关、时效性（有效/无效）、公布日期、共几章几条。公布日期要yyyy/zz/nn形式。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n法规名称、制定机关、时效性、公布日期、共几章几条\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["法规名称"], "required": ["法规名称", "制定机关", "时效性", "公布日期", "共几章几条"], "eval_pipeline": {"时效性": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "共几章几条": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "制定机关": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n如2025/03/28格式��对\n制定机关：简称也可以"}, "法规名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_058", "query": "筹备“中国世界遗产保护现状与价值研究”项目，需整理联合国教科文组织《世界遗产名录》中中国所有自然遗产地（包括自然遗产和自然、文化混合遗产）的基础信息（截至2024年7月第45届世界遗产委员会会议）。请收集遗产地列入年份、世界遗产正式名称、遗产地所在省份（或直辖市、自治区）、以及该地2024年春节、五一、十一分别的节假日景区收入（以亿元为单位，可以保留到小数点后一位）。如果景区有类似第一期、第二期这种分期分别申遗的情况，不同分期需要在表格中拆分不同的行展示信息。如果找不到对应数据，输出无数据即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n列入年份、世界遗产名称、所在省份（直辖市/自治区）、春节景区收入(亿元)、五一景区收入(亿元)、十一景区收入(亿元)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["列入年份", "世界遗产名称"], "required": ["列入年份", "世界遗产名称", "所在省份（直辖市/自治区）", "春节景区收入(亿元)", "五一景区收入(亿元)", "十一景区收入(亿元)"], "eval_pipeline": {"春节景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "五一景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "十一景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在省份（直辖市/自治区）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "世界遗产名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "列入年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_059", "query": "研究苹果公司产品发展历程，需要统计苹果公司从 2007 年 1 月 9 日（第一代 iPhone 发布日）至 2024 年 12 月 31 日期间，在美国市场每代主力智能手机产品线（如 iPhone, iPhone 3G, iPhone 3GS, ... iPhone 15 系列）的产品名称、首发年份、容量（如128G）、官方首发价格（合约价，美元为单位，不同的容量需要分开列价格，仅列一行，用“/”隔开，比如容量：“4g/8g”，售价“xxx$/xxxm$”，要一一对应）、以及该代产品最重要的新增技术或功能特征（一项，官方宣传中普遍认可的核心亮点，如 “首款支持App Store”、“首款 Retina 显示屏”、“引入 Face ID”。统计范围仅限每年 9/10 月发布的常规旗舰产品线（iPhone 数字系列及其衍生的 Plus/Pro 版，不包括 SE 系列、C 系列等非主力旗舰）。每个产品线在表格中列一行，例如iPhone6和iPhone 6 Plus需要分别列一行。无法确认首发价格或核心新特性的在表格里保留空白即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n表格中的列名依次为：产品名称、首发年份、容量、容量对应售价（美元）、核心新增技术 / 功能\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称"], "required": ["产品名称", "首发年份", "容量", "容量对应售价（美元）", "核心新增技术/功能"], "eval_pipeline": {"首发年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "容量对应售价（美元）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "核心新增技术/功能": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_060", "query": "想要看下最近的大模型表现，列举在gemini2.5 pro &lite & flash-lite(区分开thinking和不开thinking模式)、claude3.7及以后发布的模型（截止到2025年6月）、o3&o3mini&o4mini、doubao-1.5-thinking和1.6thinking、deepseek v3及以后发布的主要模型（截止到2025年6月） ，具体想了解的指标包括模型号（如gemini-2.5-pro）、上下文窗口（如32k）、aime-2025指标、swe verified指标(单次尝试)、tau-bench-retail和airline指标。请尽可能在对应模型官网上搜索所有指标，但不能编造，如过官网/官方论文里没有发布，相关指标可以输出NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n模型名称、公司、上下文窗口、AIME 2025、SWE-bench Verified、TAU-bench-Airline、Tau-bench-Retail\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["模型名称"], "required": ["模型名称", "公司", "上下文窗口", "aime2025", "swe-benchverified", "tau-bench-airline", "tau-bench-retail"], "eval_pipeline": {"aime2025": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "swe-benchverified": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "tau-bench-airline": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "tau-bench-retail": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "模型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上下文窗口": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_061", "query": "都说\"苏妈\"挽救了AMD，请帮我整理一份苏姿丰出任AMD公司CEO推出\"Zen\"架构至2024年以来（包含2024年），AMD具体发布了哪些处理器(CPU)产品，以及产品的具体信息。如果个别信息在互联网上检索不到，不要脑补，在对应单元格中输出NA即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：时间，核心架构，产品系列，处理器型号，制造工艺，核心，线程，核心频率(GHz)，二级缓存(MB)，三级缓存(MB)，显卡型号，显卡核心数\n其中产品系列\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["处理器型号"], "required": ["时间", "核心架构", "产品系列", "处理器型号", "制造工艺", "核心", "线程", "核心频率(ghz)", "二级缓存(mb)", "三级缓存(mb)", "显卡型号", "显卡核心数"], "eval_pipeline": {"核心": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "线程": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "核心频率(ghz)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "二级缓存(mb)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "三级缓存(mb)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显卡核心数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "核心架构": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "制造工艺": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显卡型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "处理器型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_062", "query": "各地积极响应、组织实施\"高效办成一件事\"，北京的创新经验更是获得国务院点名表扬。请你整理一份北京市的\"高效办成一件事\"场景清单，截至2025年上半年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：场景名称、具体事项、实施方式、牵头部门、配合部门、完成时限\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体事项"], "required": ["场景名称", "具体事项", "实施方式", "牵头部门", "配合部门", "完成时限"], "eval_pipeline": {"实施方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "牵头部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "完成时限": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "场景名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "配合部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "具体事项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_063", "query": "最近入坑kpop了，想看看韩国四大娱乐公司（SM、JYP、YG、HYBE）在2024年12月31日之前出道的男团和女团都有哪些，以及他们在三大台（KBS、MBC、SBS）的打歌节目中第一次拿一位是什么时间？初一位时间用yyyy-mm-dd的格式表述，例如2024-01-23。初一位歌曲名称给出英文即可。小分队不算在内。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称，出道年份，团体英文名，初一位时间，初一位歌曲名称\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["团体英文名"], "required": ["公司名称", "出道年份", "团体英文名", "初一位时间", "初一位歌曲名称"], "eval_pipeline": {"出道年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "团体英文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "初一位时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "初一位歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_064", "query": "好久没有看书了，不知道现在市面上有什么值得读的好书，请你帮我搜集整理一份21世纪以来到2024年的茅盾文学奖获奖作品、鲁迅文学奖、宝铂文学奖的获奖作品，以及相关信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：所获奖项、作品名称、作品体裁、作者名称、发表年份、刊登期刊/出版社\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称"], "required": ["所获奖项", "作品名称", "作品体裁", "作者名称", "发表年份", "刊登期刊/出版社"], "eval_pipeline": {"作品体裁": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发表年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "作者名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "刊登期刊/出版社": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所获奖项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_065", "query": "最近真的想买辆车了，查下2025年6月，国内比亚迪王朝系列中名称带有智驾版的所有车型的参数信息，要不同车型中最便宜的那款配置就行。参数信息需要包含：车型名称、排量[L]、供油方式、发动机最大功率[kW]、发动机最大扭矩[N·m]、发动机最大马力[Ps]、发动机进气方式、发动机气缸数、电池类型、电芯品牌、电动机总功率[kW]、电动机总马力[Ps]、电动机总扭矩[N·m]、电池容量。没有查询到的信息返回\"-\"请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：车型名称，排量[L]，供油方式，发动机最大功率[kW]，发动机最大扭矩[N·m]，发动机最大马力[Ps]，发动机进气方式，发动机气缸数，电池类型，电芯品牌，电动机总功率[kW]，电动机总马力[Ps]，电动机总扭矩[N·m]，电池容量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["车型名称"], "required": ["车型名称", "排量[l]", "供油方式", "发动机最大功率[kw]", "发动机最大扭矩[n·m]", "发动机最大马力[ps]", "发动机进气方式", "发动机气缸数", "电池类型", "电芯品牌", "电动机总功率[kw]", "电动机总马力[ps]", "电动机总扭矩[n·m]", "电池容量"], "eval_pipeline": {"排量[l]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大功率[kw]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大扭矩[n·m]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大马力[ps]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发���机进气方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机气缸数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电芯品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总功率[kw]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总马力[ps]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总扭矩[n·m]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电池容量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "车型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "供油方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "电池类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_066", "query": "想看下电商最近几年大促的表现，帮我统计下2020年到2024年（包含2020年和2024年）拼多多、淘宝天猫、京东三大平台的618和双11大促的gmv(人民币)、成交破亿的品牌数量。用官方的数据，如果没有官方发布的数据，单元格中注明“官方未公布”即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n电商平台、年份、618 GMV、618成交破亿的品牌数量、双11 GMV、双11成交破亿的品牌数量。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电商平台", "年份"], "required": ["电商平台", "年份", "618gmv", "618成交破亿的品牌数量", "双11gmv", "双11成交破亿的品牌数量"], "eval_pipeline": {"电商平台": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "618gmv": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "618成交破亿的品牌数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "双11gmv": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "双11成交破亿的品牌数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_067", "query": "北京二手房房价真的跌麻了吗，都说2022年是顶峰了，按月维度整理一下2022年1月到2025年5月北京昌平区 朝阳区 大兴区 东城区 房山区 丰台区 海淀区 怀柔区 门头沟区 密云区 平谷区 石景山区 顺义区 通州区 西城区 延庆区的平均月度房价，数据来源用安居客的数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n区域、2022/01房价、2022/02房价... 2025/05房价\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["区域"], "required": ["区域", "2022/01房价", "2022/02房价", "2022/03房价", "2022/04房价", "2022/05房价", "2022/06房价", "2022/07房价", "2022/08房价", "2022/09房价", "2022/10房价", "2022/11房价", "2022/12房价", "2023/01房价", "2023/02房价", "2023/03房价", "2023/04房价", "2023/05房价", "2023/06房价", "2023/07房价", "2023/08房价", "2023/09房价", "2023/10房价", "2023/11房价", "2023/12房价", "2024/01房价", "2024/02房价", "2024/03房价", "2024/04房价", "2024/05房价", "2024/06房价", "2024/07房价", "2024/08房价", "2024/09房价", "2024/10房价", "2024/11房价", "2024/12房价", "2025/01房价", "2025/02房价", "2025/03房价", "2025/04房价", "2025/05房价"], "eval_pipeline": {"2022/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "区域": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_068", "query": "盘点一下中国央行从2020年到2025年上半年，历次调整基准利率的操作，我需要的信息包括调整年份、调整生效日期、调整前的一年期LPR、调整后的一年期LPR、调整前的五年期LPR、调整后的五年期LPR、调整前的7天逆回购操作利率、调整后的7天逆回购操作利率、调整前的金融机构存款准备金率、调整后的金融机存款准备金率。LPR、7天逆回购操作利率和金融机构加权平均存款准备金率若不是同一天调整，需单独提行，未调整的数据标记为“NA”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n调整年份、调整生效日期、调整前的一年期LPR、调整后的一年期LPR、调整前的五年期LPR、调整后的五年期LPR、调整前的7天逆回购操作利率、调整后的7天逆回购操作利率、调整前的金融机构存款准备金率、调整后的金融机构存款准备金率\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["调整年份", "调整生效日期"], "required": ["调整年份", "调整生效日期", "调整前的一年期lpr", "调整后的一年期lpr", "调整前的五年期lpr", "调整后的五年期lpr", "调整前的7天逆回购操作利率", "调整后的7天逆回购操作利率", "调整前的金融机构存款准备金率", "调整后的金融机构存款准备金率"], "eval_pipeline": {"调整前的一年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的一年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的五年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的五年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的7天逆回购操作利率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的7天逆回购操作利率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的金融机构存款准备金率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的金���机构存款准备金率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "调整生效日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_069", "query": "最近想要赶上大模型潮流，需要恶补一下大模型知识，帮我整理字节和deepseek这两家公司官方2023年-2025年上半年（截至6月30日）发表的大模型相关论文。包括发表日期（yyyy-mm-dd格式，例如2024-02-01），论文名字和主要作者；若有呈现内容完全一致的两篇论文，最终时间以arXiv平台发布时间为准；论文名字和主要作者保持论文上发表的英文即可，谢谢。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称、发表日期、论文名称、论文作者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文名称"], "required": ["公司名称", "发表日期", "论文名称", "论文作者"], "eval_pipeline": {"发表日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_070", "query": "统计下从2001年春晚有收视率以来到2025年（包含2001年和2025年），每年的春晚总台电视端收视率是多少，总导演是谁，以及最后倒计时时冠名商是谁。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、电视端收视率、导演、冠名商\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份"], "required": ["年份", "电视端收视率", "导演", "冠名商"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电视端收视率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "冠名商": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_071", "query": "在做韩国上映的电影历年票房前三的电影盘点，整理一下这个国家2010年到2024年这15年间电影院上映的电影，历年票房（此处指的是整体累积票房）前三的电影、导演、领衔主演、票房及观影人次和题材信息。累积票房以十亿韩元为单位。找不到的用“NA”标注请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n上映年份、电影名、题材、导演、领衔主演、累积票房、累积观影人次\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电影名"], "required": ["上映年份", "电影名", "题材", "导演", "领衔主演", "累积票房（十亿韩元）", "累积观影人次"], "eval_pipeline": {"累积票房（十亿韩元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "累积观影人次": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "电影名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "题材": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出参考答案中的部分类型（即子集）即视为正确、基于权威来源及官方依据的类型标注同样正确、答出其中一个子集其他类型内容合理也视为正确"}, "领衔主演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n接受答出的是参考答案的子集。"}, "上映年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n全称和简称输出都可以"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_072", "query": "我是重度恋综爱好者，给我整理一下爱奇艺、腾讯、芒果、优酷这几个平台制作并独播的最近五年（2020-2024年）所有恋综，不是婚姻类的，要谈恋爱的。还要节目中牵手成功的男女嘉宾名字（有全名写全名，不要昵称），节目外在一起的不算，男女名字用&连接，如阿珍&阿强，如果有多对cp牵手成功，用顿号隔开，以及我还想知道，截止到2024年年底，有多少cp还在一起，只要是没官宣分手的都默认还在一起。若该节目没有牵手成功cp或所有cp都分手则填\"无\"请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n平台名、恋综名称、节目牵手嘉宾、仍未分手cp\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["恋综名称"], "required": ["平台名", "恋综名称", "节目牵手嘉宾", "仍未分手cp"], "eval_pipeline": {"恋综名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "节目牵手嘉宾": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "仍未分手cp": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "平台名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n芒果和芒果tv都对"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_073", "query": "北京市文物局官网上收录的北京所有免费博物馆列表整理一下，以及具体地址和开放时间。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n博物馆名称、地址、开放时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["博物馆名称"], "required": ["博物馆名称", "地址", "开放时间"], "eval_pipeline": {"地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "开放时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "博物馆名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_074", "query": "浪姐1-6季每季公演（一公-五公）的节目（不含个人表演，特指多个姐姐组成的团体表演）、表演的姐姐、及其票数都是什么？如果没有具体票数，可以用“-”代替。不同表演节目需要分行输出，其中每一行都需要输出季数、公演次数等信息，不得合并单元格。注意也不包含赛前秀、开场秀、赛点秀、合作秀请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n季数、公演次数、节目名称、参演姐姐、票数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["节目名称"], "required": ["季数", "公演次数", "节目名称", "参演姐姐", "票数"], "eval_pipeline": {"季数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "公演次数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "票数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "参演姐姐": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "节目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_075", "query": "帮我统计下2024年1月-2024年12月在Netflix播出的韩剧，需要了解作品名称，开播时间，作品导演，作品集数，作品及作品演员、导演等因该作品获得的奖项（只要百想艺术和青龙的奖项，提名的也算），若没有获得任何奖项，则用“/”代替。作品集数输出x集，例如6集，2集。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n作品名称，开播时间，作品导演，作品集数，作品相关获奖记录\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称", "开播时间"], "required": ["作品名称", "开播时间", "作品导演", "作品集数", "作品相关获奖记录"], "eval_pipeline": {"作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n涉及有别名的时候，接受模型回答是参考答案的子集"}, "作品集数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品相关获奖记录": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "开播时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_076", "query": "我看到一则新闻是国内重点上市车企2024年的市值排名前三的是比亚迪、上汽集团、长城汽车，我粗略地查了一下这三家车企都是在2011年上市的。所以请你帮我整理一下这三家车企2011-2014年（包含2011年和2014年）的年报数据。具体包括以下维度：\n企业名称\n营业收入（元）\n归属于上市公司股东的净利润（元）\n经营活动产生的现金流量净额（元）\n基本每股收益（元/股）\n加权平均净资产收益率（%）\n\n请你帮我整理成直观的表格，如有数据无法查到，请标记“-”。请注意，每一年的数据分行输出，其中每一行都需要完整包含企业名称等数据，不得随意合并单元格。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n企业名称、财年、营业收入（元）、归属于上市公司股东的净利润（元）、基本每股收益（元/股）、加权平均净资产收益率（%）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称", "财年"], "required": ["企业名称", "财年", "营业收入（元）", "归属于上市公司股东的净利润（元）", "基本每股收益（元/股）", "加权平均净资产收益率（%）"], "eval_pipeline": {"营业收入（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "归属于上市公司股东的净利润（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "基本每股收益（元/股）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "加权平均净资产收益率（%）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "财年": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_077", "query": "我想了解一下人工智能立法的发展情况，帮我在知网检索“数字法学女王”中国政法大学张凌寒教授在2023年1月1日到2025年5月31日期间发表的所有论文，用表格形式给我，表头名称需包括：论文题目、作者、发表时间、发表刊物、关键词、DOI号、基金资助。如果没有基金资助，请输出无基金。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：论文题目、作者、发表时间、发表刊物、关键词、DOI号、基金资助\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文题目"], "required": ["论文题目", "作者", "发表时间", "发表刊物", "关键词", "doi号", "基金资助"], "eval_pipeline": {"发表时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "doi号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发表刊物": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "基金资助": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n关键词需全部答出，不需要完全一致，意思大致相同即可"}, "论文题目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_078", "query": "随着中国互联网的发展，网络谣言也是层出不穷。我看到中国互联网联合辟谣平台有个很有意思的板块，叫“今日辟谣”。\n那请你帮我整理一下2025年5月的今日辟谣板块的内容，按照时间，辟谣/谣言内容，详情/真相给我整理出来。时间格式采用xxxx年x月x日,例如2025年5月19日请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间，辟谣/谣言内容，详情/真相\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["辟谣/谣言内容"], "required": ["时间", "辟谣/谣言内容", "详情/真相"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "辟谣/谣言内容": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "详情/真相": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_079", "query": "中国31个省市行政区划（不包括港澳两个特别行政区以及台湾省）的一把手一般轮转时长是多久？请统计一下从2015年到2024年期间（包含2015年和2024年），各省省委书记/直辖市市委书记的姓名、上任日期、离任日期。日期以yyyy-mm的形式给出，例如2022-02。请注意，凡是2015年-2024年期间担任过一把手的，均需要被统计进去。如果截止到2024年年底，该名官员仍然在任，则离任日期给出“2024年底在任”即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n行政区划、姓名、上任日期、离任日期\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["行政区划", "姓名"], "required": ["行政区划", "姓名", "上任日期", "离任日期"], "eval_pipeline": {"行政区划": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "离任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_080", "query": "想了解下中国餐饮企业近几年的布局，帮我看看霸王茶姬、蜜雪冰城、奈雪的茶、古茗、茶百道和沪上阿姨这几家，截至2024年12月31日，各自的全球门店数量、海外门店数量、北上广深门店数量、新一线门店数量、二线门店数量、三线及以下门店数量。请从招股书或财报等官方数据中获取，如果部分信息获取不到，标记NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n企业名称、全球门店数量、海外门店数量、北上广深门店数量、新一线门店数量、二线门店数量、三线及以下门店数量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称"], "required": ["企业名称", "全球门店数量", "海外门店数量", "北上广深门店数量", "新一线门店数量", "二线门店数量", "三线及以下门店数量"], "eval_pipeline": {"全球门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "海外门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "北上广深门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "新一线门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "二线门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "三线及以下门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_081", "query": "我读了迟子建的《额尔古纳河右岸》，对鄂温克族文化产生了浓厚兴趣，计划写一篇公众号文章。为充实内容，需要搜集相关学术资料。\n请帮我在万方数据库检索 2005–2024年 发表的期刊论文，题目里必须包含“鄂温克族”。\n整理每篇论文的以下信息：发表年份、期刊名称、论文标题、关键词、摘要，日期按照从远到近进行排列。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n发表年份\n期刊名称\n论文标题\n关键词\n摘要\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["期刊名称", "论文标题"], "required": ["发表年份", "期刊名称", "论文标题", "关键词", "摘要"], "eval_pipeline": {"发表年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "摘要": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "期刊名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文标题": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_082", "query": "最近想买相机拍拍风景，听说尼康拍风景还不错，想买个微单，帮我统计一下尼康截至2025年上半年所有Z系列产品的信息吧，我想了解的信息有：有效像素、重量(单机身+电池+存储卡的重量)、最高每秒拍摄幅数、快门速度范围、最高对焦点数目、数码影像处理器、ISO范围(不依靠曝光补偿的原生ISO范围)、相机内减震技术(电子VR减震不用输出)\n有效像素的输出格式为：约XXXX万\n重量的输出格式为：约XXXg\n最高每秒拍摄幅数的输出格式为：约XXX幅/秒\n相机名称的输出格式为：Z+相机系列，如：Z5、Z6、Z6Ⅱ\n最高对焦点数目的输出格式为：XXX个请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：相机名称、有效像素、重量、最高每秒拍摄幅数、快门速度范围、最高对焦点数目、数码影像处理器、ISO范围、相机内减震技术\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["相机名称"], "required": ["相机名称", "有效像素", "重量", "最高每秒拍摄幅数", "快门速度范围", "最高对焦点数目", "数码影像处理器", "iso范围", "相机内减震技术"], "eval_pipeline": {"相机名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "最高对焦点数目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "快门速度范围": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n括号里的内容未提及也算对"}, "数码影像处理器": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "iso范围": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "相机内减震技术": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "有效像素": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "重量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最高每秒拍摄幅数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_083", "query": "毕业了想去中国的\"西南F4\"旅游一圈，截至2024年末，帮我看看他们有哪些5A级景区？以表格的形式帮我梳理一份5A景区清单，包括景区名称、所在城市、旺季门票成人价格、旺季开放时间。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：景区名称、所在城市、旺季景区票价(元/人)、旺季开放时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在城市", "旺季景区票价(元/人)", "旺季开放时间"], "eval_pipeline": {"旺季景区票价(元/人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "旺季开放时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_084", "query": "在研究中国的游戏市场发展，请你帮我搜集整理一下2015-2024年来（包含2015年和2024年）中国游戏产业相关数据，包括年份、平台类型(移动游戏、客户端游戏、网页游戏、主机游戏)、用户规模（亿）、市场收入（亿元）。其中，\"用户规模\"与\"市场收入\"按照平台类型分别汇总。其中，\"用户规模\"与\"市场收入\"按照平台类型分别汇总，不需要汇总整体的数据，分别给移动游戏、客户端游戏、网页游戏、主机游戏四种平台的数据即可。查询不到的返回-请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份，平台类型，用户规模（亿），市场收入（亿元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "平台类型"], "required": ["年份", "平台类型", "用户规模（亿）", "市场收入（亿元）"], "eval_pipeline": {"用户规模（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "市场收入（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "平台类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_085", "query": "2025年1月1日-5月31日竣工落地的一带一路中企海外项目都有哪些？请全量检索整理一下相关信息，包括名称、承包公司、工程启动时间（正式开始建设生产的时间）和竣工投运时间，精确到月即可，例如2025年2月。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n国家、项目名称、承包公司、启动时间、竣工时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["项目名称", "竣工时间"], "required": ["国家", "项目名称", "承包公司", "启动时间", "竣工时间"], "eval_pipeline": {"竣工时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "启动时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "项目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n31号、33号、41号公路升级改造项目和柬埔寨三条公路升级改造项目是同一个项目"}, "承包公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_086", "query": "最近我是歌手的单依纯很火，歌手这个节目热度依旧。所以我想知道从2013年开始办歌手的节目，到2024年（包含2013年和2024年）的歌手，每一季每一期每位歌手唱了什么歌。你帮我以markdown的格式整一下吧。\n按照节目名称、节目期数、歌手名字、演唱歌曲作为表头，输出。其中节目名称需包含名字和季数，如：《我是歌手》第一季、《歌手·当打之年》第八季。节目期数格式为第x期，如：第一期、第十一期。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n节目名称\n节目期数\n歌手名字\n演唱歌曲\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["歌手名字", "演唱歌曲"], "required": ["节目名称", "节目期数", "歌手名字", "演唱歌曲"], "eval_pipeline": {"节目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "节目期数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌手名字": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "演唱歌曲": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_087", "query": "我在研究中国居民近年来的收入与消费关系，需要一些数据支撑，请你帮我搜寻整理一份中国居民(城镇和农村)2000-2024年（包含2000年和2024年）的人均可支配收入、人均消费支出数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、居民类别、人均可支配收入(元)、人均消费支出(元)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "居民类别"], "required": ["年份", "居民类别", "人均可支配收入(元)", "人均消费支出(元)"], "eval_pipeline": {"人均可支配收入(元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "人均消费支出(元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "居民类别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_088", "query": "保定最大的汽车产业就是长城汽车了，所以我想看下截止到2025年5月31日长城汽车所有在售车型的信息，我希望获取其完整的产品线数据。统一车型可能存在多种配置版本请全部分行列出。\n需要整理的具体信息包括（请按车型分类列出），查询不到或者没有的时候用“/”代替：\n【车型名称】\n【车身尺寸 (mm)：长 x 宽 x 高】\n【最大扭矩 (N·m)】\n【前悬架类型】\n【后悬架类型】请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n车型名称、预售价格、车身尺寸、最大扭矩、前悬架类型、后悬架类型、辅助驾驶系统及功能\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["车型名称"], "required": ["车型名称", "车身尺寸", "最大扭矩", "前悬架类型", "后悬架类型"], "eval_pipeline": {"车型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "车身尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最大扭矩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "前悬架类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "后悬架类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_089", "query": "帮我整理一下中国所有985高校的建校年份、主管部门、学校官网地址、以及这些学校在2025中国校友会排行榜的名次、2026 QS世界大学排名的名次。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、建校年份、主管部门、学校官网地址、2025中国校友会排行榜名次、2026QS世界大学排名名次。\n其中：\n1. 学校名称需要写全称，例如：北京大学；\n2. 建校年份格式示例：1911年（以各学校官方信息为准）；\n3. 主管部门需要写全称，例如：中华人民共和国教育部；如果有多个主管部门，请用中文顿号隔开；\n4. 学校官网地址需要完整，例如：http://www.pku.edu.cn;\n5. 排行榜名次为阿拉伯数字，例如：11；\n6. 如排行榜中没有某个学校，则排名写“N/A”。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称"], "required": ["学校名称", "建校年份", "主管部门", "学校官网地址", "2025中国校友会排行榜名次", "2026qs世界大学排名名次"], "eval_pipeline": {"建校年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "主管部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2025中国校友会排行榜名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2026qs世界大学排名名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "学校官网地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_090", "query": "我想调研一下截止到2025年6月30日北京地铁的运营情况，帮我汇总一下在这个时间之前，北京正式运营的线路名称、各个地铁线路总站数、总里程数、首次通车时间、起点站和终点站、运营机构。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：线路名称、总站数、总里程数、首次通车时间、运营机构、起点站和终点站。\n其中：\n线路名称格式示例：1号线、昌平线\n总站数为阿拉伯数字，例如：30、28\n总站数只需计算已开通的,不含施工封闭、暂缓、在建、待建\n总里程数单位为千米，不需要带单位，例如：52.7\n首次通车时间精确到日期即可，例如：1969年10月1日\n起点站和终点站只需说明现运行的，不含施工封闭、暂缓，在建、待建\n起点站和终点站需要写完整的站名，之间用顿号分开，例如：古城站、环球度假区站\n运营机构需要写详细的全称，例如：北京市地铁运营有限公司第二分公司\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["线路名称"], "required": ["线路名称", "总站数", "总里程数", "首次通车时间", "运营机构", "起点站和终点站"], "eval_pipeline": {"总站数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "起点站和终点站": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总里程数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "首次通车时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "运营机构": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "线路名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_091", "query": "这么近那么美，周末到河北。这个口号听好几年，但是实在是不知道河北有啥可玩的，所以请你帮我整理一下截止到2024年年底石家庄、承德、秦皇岛三个城市的4a、5a景区以及相关信息。\n你需要输出以下信息\n景区名称\n景区等级 (如：5A, 4A)\n所在城市\n具体地址请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称\n景区等级\n所在城市\n具体地址\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "景区等级", "所在城市", "具体地址"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_092", "query": "帮我总结一下有史以来至2024年年底同时获得中国金鹰奖、白玉兰奖最佳电视剧奖提名的电视剧，汇总一下这些电视剧的首播时间、导演和集数。集数以备案数为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：电视剧名称、首播时间、导演和集数。\n其中：\n电视剧名称需要填写全称，不包含书名号，例如：漫长的季节；\n首播时间精确到日期即可，格式示例：2023年1月15日；\n导演如果有多个，则姓名用中文逗号分隔，例如：张艺谋、陈凯歌；\n集数填写阿拉伯数字，不需要带单位，例如：20。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电视剧名称"], "required": ["电视剧名称", "首播时间", "导演", "集数"], "eval_pipeline": {"集数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电视剧名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "首播时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n导演只答出参考答案的子集也算对"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_093", "query": "孩子马上要上高中了，正在择校。帮忙汇总一下截止到2024年底海淀区所有公办高中的相关信息，包括学校的名称、创办时间、校训、详细地址。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、创办时间、校训、详细地址。\n其中：\n学校名称需要填写全称，例如：中国人民大学附属中学；\n创办时间精确到年份即可，例如：1950年；\n校训如果没有则填写无；\n地址需要写的详细，例如：北京市海淀区中关村大街37号；\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称"], "required": ["学校名称", "创办时间", "校训", "详细地址"], "eval_pipeline": {"学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "创办时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "校训": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "详细地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_094", "query": "都说中国是\"基建狂魔\"，以通信运营业网络基础设施建设为切口，请你帮我整理一份2015-2024年来（包含2015年和2024年），中国光纤铺设与移动网络基站数量的变化情况。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、网络基础设施类别、新增数量/长度(万个/万公里)、总计数量/长度(万个/万公里)\n注：\n1. 网络基础设施类别包括移动通信基站、4G基站数、5G基站数、光缆线路，无法统计的内容使用\"/\"代替；\n2. 数量的单位统一为\"万个\"，长度的单位统一为\"万公里\"。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "网络基础设施类别"], "required": ["年份", "网络基础设施类别", "新增数量/长度(万个/万公里)", "总计数量/长度(万个/万公里)"], "eval_pipeline": {"新增数量/长度(万个/万公里)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总计数量/长度(万个/万公里)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "网络基础设施类别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_095", "query": "请帮我整理出郎平担任中国国家女子排球队主教练时（注意有两个任期：2013年4月 - 2016年8月；2017年4月 - 2021年8月），所有重要国际赛事的成绩与信息。请注意，只整理她作为主教练的赛事。\n这里的重要国际赛事包括：奥运会、世界女排锦标赛、女排世界杯、世界女排联赛（VNL）、亚洲排球锦标赛、亚洲杯、大冠军杯、瑞士女排精英赛、世界女排大奖赛、亚运会\n需要包含以下信息：年份、赛事名称、上场中国女排队员（名字即可，不需要具体的前中后卫信息，名字之间以顿号连接）、赛事最终结果/名次请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、赛事名称、上场中国女排队员、赛事最终结果/名次\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "赛事名称"], "required": ["年份", "赛事名称", "上场中国女排队员", "赛事最终结果/名次"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上场中国女排队员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事最终结果/名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_096", "query": "梁朝伟是众所周知的影帝，请你帮我整理下他出道以来所有担任主角的且已上映的电影。时间跨度为：1985年-2024年（包含1985年和2024年）。\n整理的信息要包括：电影名称、导演、上映年份、发行方、梁朝伟通过该电影获取的专属奖项，例如最佳男主角、最佳男配角(提名不算)。如果有些信息无法检索到，请输出\"-\"。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n电影名称、导演、上映年份、发行方、梁朝伟通过该电影所获奖项\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电影名称"], "required": ["电影名称", "导演", "上映年份", "发行方", "梁朝伟通过该电影所获奖项"], "eval_pipeline": {"电影名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发行方": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "梁朝伟通过该电影所获奖项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上映年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_097", "query": "在研究中国一线城市的人口流动趋势，以2024年的一线城市名单为准(包含新一线城市)，请你帮我以表格的形式搜索整理一些数据，时间跨度为2020-2023年（包含2020年和2023年），具体字段包括：年份、城市、净流入/流出人口数、出生人口数、死亡人口数\n如果城市处于人口增长状态，净流入/流出人口数为正数，如果城市处于人口流失状态，净流入/流出人口数为负数。涉及到人口数的单位均以万计算，精确到小数点后一位，如23.5万。对于搜索不到的数据，请用NA标记。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、城市、净流入/流出人口数（万人）、出生人口数（万人）、死亡人口数（万人）\n出生人口数和死亡人口数按照对应城市的户籍人口来统计\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "城市"], "required": ["年份", "城市", "净流入人口数或净流出人口数（万人）", "出生人口数（万人）", "死亡人口数（万人）"], "eval_pipeline": {"净流入人口数或净流出人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "出生人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "死亡人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_098", "query": "截止到2025年5月31日，给我整理所有体育学北大核心期刊各自最新一刊所有研究论文，包括期刊名称、论文名称、论文关键词、论文作者。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n期刊名称、论文名称、论文关键词、论文作者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文名称"], "required": ["期刊名称", "论文名称", "论文关键词", "论文作者"], "eval_pipeline": {"期刊名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_099", "query": "我在北京上班，想每个周末都去周边城市玩一下。帮我汇总一下从北京出发高铁2个小时内可达的城市中有哪些5A级景区，给出这些景区的名称、所在城市、门票价格（只给出旺季成人全价普通门票即可）以及是否属于世界文化和自然遗产。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：景区名称、所在城市、旺季成人全价门票价格。\n其中：\n景区名称请填写全称，例如：避暑山庄。\n所在城市请填写全称，例如：承德市。\n旺季成人全价门票价格单位为元，填写整数即可，不需要带单位，例如：120；如果该景点免费，则填写0。注意，只填写景区门票价格即可，不要写联票价格。\n是否属于世界文化和自然遗产，只能填“是”或“否”。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在城市", "旺季成人全价门票价格", "是否属于世界文化和自然遗产"], "eval_pipeline": {"所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "旺季成人全价门票价格": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n只答出标准答案中的子集可算对"}, "是否属于世界文化和自然遗产": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
-{"instance_id": "ws_100", "query": "给我整理截止到2025年6月15日国内所有品牌的折叠屏手机，表格形式，包括开售日期、手机品��、手机型号、折叠后最小屏幕尺寸、打开后最大屏幕尺寸、电池大小、内存种类（rom），日期以yyyy-mm-dd形式，如2022-01-01。我就是想多了解下，下架没货的也需要整理给我。如果折叠后没有外屏的话则用“/”填到“折叠后最小屏幕尺寸”列。内存种类的格式参见256GB/512GB。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n开售日期、手机品牌、手机型号、折叠后最小屏幕尺寸、打开后最大屏幕尺寸、电池大小、内存种类，如果折叠后没有外屏的话则用“/”填到“折叠后最小屏幕尺寸”列。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["手机型号"], "required": ["开售日期", "手机品牌", "手机型号", "折叠后最小屏幕尺寸", "打开后最大屏幕尺寸", "电池大小", "内存种类（rom）"], "eval_pipeline": {"开售日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电池大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "内存种类（rom）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "折叠后最小屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "打开后最大屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_001", "query": "我要做电影研究，需要你列出来2020年-2024年（包含2020年和2024年）每年中国、美国本国票房前五的电影，表头需要包括年份、国家（如中国、美国）、电影名、导演、本国整体累计票房收益（不局限于当年，以亿为单位，保留到小数点后一位，例如7.9亿元，需要带上各国货币单位，中国电影以亿元为单位，美国电影为亿美元为单位）、电影类型。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据，全部输出采用中文。请注意，对于当年12月末上映的电影、大部分票房收益落在下一年的，视为下一年的电影。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、国家、电影名、导演、本国累计票房收益、电影类型\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["国家", "电影名"], "required": ["年份", "国家", "电影名", "导演", "本国累计票房收益", "电影类型"], "eval_pipeline": {"国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "本国累计票房收益": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出子集且未答出参考答案以外的内容时可算正确"}, "电影类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出参考答案中的部分类型（即子集）即视为正确、基于权威来源及官方依据的类型标注同样正确、答出其中一个子集其他类型内容合理也视为正确。"}, "电影名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_002", "query": "小孩本科毕业想去香港读研究生，想读商学院，帮我整理下26年香港大学、香港中文大学、香港科技大学的相关具体专业（不要mba）、要求和学费（以万港元为单位），方便我们对比这看，弄成一个表格直接给我就可以。然后专业不要那种和外国学校合办的，或者那种双硕士的。中文输出。每个专业分行输出，每行专业对应的学校不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n学校名称、专业、学费、入学要求\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称", "专业"], "required": ["学校名称", "专业", "学费", "入学要求"], "eval_pipeline": {"学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "入学要求": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n需要覆盖参考答案的所有要求（学位学历、英语/学习成绩、教育背景、工作经验、推荐信等），尤其是要求细节要一致。"}, "学费": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "专业": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_003", "query": "想报名2026年的研究生考试，帮我查一下中国2025年的A区211及以上院校，新闻与传播专业(专硕全日制)的复试分数线分别是多少（只看总分）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\nA区地区、学校、2025年复试分数线\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校"], "required": ["a区地区", "学校", "2025年复试分数线"], "eval_pipeline": {"学校": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "a区地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "2025年复试分数线": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_004", "query": "2019到2024年（包含2019年和2024年），福布斯全球富豪排行榜前10都是哪些人，盘点一下这些人的名字，排名，财富值，财富来源是啥，做成表给我请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年度、排名、姓名（中文）、姓名（英文）、财富值（亿美元）、财富来源\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年度", "排名"], "required": ["年度", "排名", "姓名（中文）", "姓名（英文）", "财富值（亿美元）", "财富来源"], "eval_pipeline": {"年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "财富值（亿美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "姓名（中文）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n 姓名(中文)列部分音译可能有差异"}, "姓名（英文）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "财富来源": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_005", "query": "在写美国政治的论文，给我罗列从美国建国到2025年的大选年份获胜的总统（给我中文名），表头还需要包括大选年份、总统党派、获胜的选举人民众得票数以及团票数，获取不到的数据用/代替。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、姓名、党派、民众票数、团票数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "姓名"], "required": ["年份", "姓名", "党派", "民众票数", "团票数"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "党派": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "团票数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "民众票数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_006", "query": "我要一份贵州茅台、五粮液、泸州老窖三个品牌截至2025年6月的产品清单，请分别列出品牌、产品系列、产品名称、香型、规格(/瓶)、酒精度，哪一项缺失的话填入“/”即可。每一列的商品名都需要填入对应的品牌名，不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n品牌、产品系列、产品名称、香型、规格(/瓶)、酒精度\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称"], "required": ["品牌", "产品系列", "产品名称", "香型", "规格(/瓶)", "酒精度"], "eval_pipeline": {"品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "香型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n产品系列、产品名称列表述可能有不同或缺失，裁判员模型判断"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "规格(/瓶)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "酒精度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_007", "query": "帮我梳理一份Nvidia自1990年至2024年以来（包含1990年和2024年）发布的桌面级显卡产品清单，包括具体的产品系列、产品名称、芯片名称、发布日期、总线接口、显存容量、显存类型、显存位宽、核心频率(基础频率)与显存频率，中文输出。每一个对应的产品名称都需要填入对应的产品系列，不得省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n产品系列、产品名称、芯片名称、发布日期、总线接口、显存容量、显存类型、显存位宽、核心频率(基础频率)、显存频率\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称", "芯片名称", "显存容量", "显存位宽"], "required": ["产品系列", "产品名称", "芯片名称", "发布日期", "总线接口", "显存容量", "显存类型", "显存位宽", "核心频率(基础频率)", "显存频率"], "eval_pipeline": {"产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "总线接口": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显存类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "核心频率(基础频率)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显存频率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "芯片名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显存容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显存位宽": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_008", "query": "我是25年北京高考考生，帮我梳理一下20-24年北京普通批中600至690分区间的录取投档线信息，包括各院校及专业组，以及对应的投档线总分，总分由高到低进行降序统计。并且，我还需要了解投档线总分对应的本段人数及累计人数。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、院校、专业组、投档线总分、本段人数、累计人数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "院校", "专业组", "投档线总分"], "required": ["年份", "院校", "专业组", "投档线总分", "本段人数", "累计人数"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "院校": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "投档线总分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "本段人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "累计人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "专业组": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_009", "query": "马龙是中国的著名乒乓球运动员，请帮我整理一份关于他在奥运会、世界杯、世锦赛获得冠军的全部赛事信息，其中包括赛事名称（奥运会，世锦赛，世界杯）、时间（年份）、��事地点（城市）、组别结果（例如男单冠军），中文输出，每个组别的结果在表格中为单独的一行。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间(年份)、赛事地点、赛事名称、组别结果\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["时间(年份)", "赛事地点", "组别结果", "赛事名称"], "required": ["时间(年份)", "赛事地点", "赛事名称", "组别结果"], "eval_pipeline": {"时间(年份)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "组别结果": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_010", "query": "帮我整理汇总羽毛球明星林丹在2010-2020年的赛事情况，生成一张清晰的markdown表，包括时间、赛事名称、级别、项目、赛事成绩、对局信息(包括对手、比分、胜负)，对局信息需获取从1/16赛到决赛的全部信息，若没有对应对局，使用\"/\"占位，，中文输出。时间只用输出年份即可，需带单位年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间、赛事名称、级别、项目、赛事成绩、1/16赛-对手、1/16赛-比分、1/16赛-胜负、1/8赛-对手、1/8赛-比分、1/8赛-胜负、1/4赛-对手、1/4赛-比分、1/4赛-胜负、半决赛-对手、半决赛-比分、半决赛-胜负、决赛-对手、决赛-比分、决赛-胜负\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["赛事名称"], "required": ["时间", "赛事名称", "级别", "项目", "赛事成绩", "1/16赛-对手", "1/16赛-比分", "1/16赛-胜负", "1/8赛-对手", "1/8赛-比分", "1/8赛-胜负", "1/4赛-对手", "1/4赛-比分", "1/4赛-胜负", "半决赛-对手", "半决赛-比分", "半决赛-胜负", "决赛-对手", "决赛-比分", "决赛-胜负"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事成绩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "级别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "项目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/16赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/8赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "1/4赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "半决赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-对手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-比分": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "决赛-胜负": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_011", "query": "2020年-2022年这三年，中国中央对地方的财政转移支付情况有什么变化，分地区整理一下整体支付转移、一般性支付转移和专项支付转移的数字，单位默认是亿元，注意以上数字均是决算数而非预算数，数值均保留两位小数。如果对应地区没有对应的数字，表格中用-代替即可。注意地区只统计省、自治区、直辖市。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n地区、2022年转移支付决算数、2022年一般性转移支付决算数、2022年专项转移支付决算数、2021年转移支付决算数、2021年一般性转移支付决算数、2021年专项转移支付决算数、2020年转移支付决算数、2020年一般性转移支付决算数、2020年专项转移支付决算数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["地区"], "required": ["地区", "2022年转移支付决算数", "2022年一般性转移支付决算数", "2022年专项转移支付决算数", "2021年转移支付决算数", "2021年一般性转移支付决算数", "2021年专项转移支付决算数", "2020年转移支付决算数", "2020年一般性转移支付决算数", "2020年专项转移支付决算数"], "eval_pipeline": {"2022年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2022年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2022年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2021年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年一般性转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "2020年专项转移支付决算数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_012", "query": "整合《财富》给出的世界2024年世界500强企业中的中国公司名单，包括榜单排名、企业名称，注意企业名称需要同时给出中英文，例如国家电网有限公司（STATE GRID)、营业收入、利润，并指明这些中国企业的总部所在城市，请注意台湾的企业也需要统计。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、企业名称、营业收入（百万美元）、利润（百万美元）、总部所在城市\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称"], "required": ["排名", "企业名称", "营业收入（百万美元）", "利润（百万美元）", "总部所在城市"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "营业收入（百万美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "利润（百万美元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总部所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_013", "query": "现在是2025年6月，我最近沉迷说唱，想知道格莱美奖最近30年都有哪些说唱类别的奖项，以及这些奖项的获奖歌曲/专辑的演唱者都是谁，奖项名称、获奖歌曲/专辑、演唱者都不需要翻译成���文，假如演唱者有feat也要一并纳入，例如 Killer Mike (ft. André 3000, Future & Eryn Allen Kane)，以官方给出的演唱者顺序为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n届数、奖项名称、获奖歌曲/专辑、演唱者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["届数", "奖项名称"], "required": ["届数", "奖项名称", "获奖歌曲/专辑", "演唱者"], "eval_pipeline": {"奖项名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "届数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "获奖歌曲/专辑": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "演唱者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_014", "query": "帮我把邓紫棋从2010年1月1日-2025年5月1日期间举行的所有巡回演唱会的具体日期（xx年xx月xx日格式，不要用区间表示）、演唱会中文名、演唱会英文名、举办国家、举办城市、举办场馆列出来，每一场次为一行，按照日期从小到大排序。举办地是港澳台则举办国家输出中国。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：具体日期、演唱会中文名、演唱会英文名、举办国家、举办城市、举办场馆\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体日期"], "required": ["具体日期", "演唱会中文名", "演唱会英文名", "举办国家", "举办城市", "举办场馆"], "eval_pipeline": {"具体日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "举办国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "演唱会中文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n演唱会中文名存在live也可算正确"}, "演唱会英文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办场馆": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_015", "query": "想了解一下截止到2025年5月（包含5月），神舟系列载人航天任务的记录，包含任务名称、航天员姓名、发射地点、发射时间（精确到秒）、着陆时间、着陆地点、任务时长，并且以表格的形式汇总，中文输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n任务名称、航天员姓名、发射地点、发射时间、着陆时间、着陆地点、任务时长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["任务名称"], "required": ["任务名称", "航天员姓名", "发射地点", "发射时间", "着陆时间", "着陆地点", "任务时长"], "eval_pipeline": {"任务名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "航天员姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发射时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "着陆时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "任务时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n任务时长误差在一分钟内都算对。"}, "着陆地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发射地点": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_016", "query": "统计下2022-2024年期间（包含2022年和2024年）中国评定的5A级景区有哪些，需包含：景区名称、所属地��、评定年份、门票价格（成人旺季门票）请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、所属地区、评定年份、门票价格\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所属地区", "评定年份", "门票价格"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "门票价格": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "评定年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_017", "query": "我想查下，2022年5月到2025年5月（包含2022年5月和2025年5月），全国铁路运输的一些重要指标，按照月份的维度进行统计，不包含香港、澳门、台湾省的数据。重要指标包含：时间、全国旅客总发送量/万人、全国旅客总发送量相比上年同期增长%、全国旅客总周转量/亿人公里、全国旅客总周转量相比上年同期增长%、全国货运总发送量/万吨、全国货运总发送量相比上年同期增长%、全国货运总周转量/亿吨公里、全国货运总周转量相比上年同期增长%。时间按照yyyy年m月，例如：2023年5月;同期增长%保留一位小数，例如：3.0。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：时间、全国旅客总发送量/万人、全国旅客总发送量相比上年同期增长%、全国旅客总周转量/亿人公里、全国旅客总周转量相比上年同期增长%、全国货运总发送量/万吨、全国货运总发送量相比上年同期增长%、全国货运总周转量/亿吨公里、全国货运总周转量相比上年同期增长%\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["时间"], "required": ["时间", "全国旅客总发送量/万人", "全国旅客总发送量相比上年同期增长%", "全国旅客总周转量/亿人公里", "全国旅客总周转量相比上年同期增长%", "全国货运总发送量/万吨", "全国货运总发送量相比上年同期增长%", "全国货运总周转量/亿吨公里", "全国货运总周转量相比上年同期增长%"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "全国旅客总发送量/万人": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总发送量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总周转量/亿人公里": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国旅客总周转量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总发送量/万吨": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总发送量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总周转量/亿吨公里": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "全国货运总周转量相比上年同期增长%": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_018", "query": "我想和我妻子去医院咨询一下辅助生殖技术，现在长住北京，帮我把北京市的截至2024年12月31日已得到批准的开展人类辅助生殖技术的医院列出来我看看，\n按照医疗机构名称、机构地址、医疗机构等级（按照级别+等级的写法，比如三甲、二乙等）、联系电话、准入技术（比如夫精人工授精技术）这几列整理，谢谢。\n要是私立医院的话就不用写等级了，在等级那列写“私立”，电话空着就行，我们不太想去私立。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n医疗机构名称、机构地址、医疗机构等级、联系电话、准入技术\n若一家医院准入了多项技术，则需要使一项技术占据一行，机构名、地址、等级、电话可以重复。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["医疗机构名称", "准入技术"], "required": ["医疗机构名称", "机构地址", "医疗机构等级", "联系电话", "准入技术"], "eval_pipeline": {"医疗机构名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "准入技术": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "联系电话": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n当参考答案中医院电话有多个时，接受模型回答是参考答案的子集"}, "机构地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医疗机构等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_019", "query": "最近想买车了，看看懂车帝2025年5月35万以下零售量排名前10的新能源车都是哪些，再从多个维度对比一下这些车型的不同版本。车型的不同配置版本需全部找出并分行列出请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、车型、厂商、版本、官方指导价(万)(人民币)、纯电续航里程(km)工信部、（电动机）最大功率(kW)、（电动机）最大扭矩(N·m)、百公里耗电量(kWh/100km)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["版本"], "required": ["排名", "车型", "厂商", "版本", "官方指导价(万)(人民币)", "纯电续航里程(km)工信部", "（电动机）最大功率(kw)", "（电动机）最大扭矩(n·m)", "百公里耗电量(kwh/100km)"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "厂商": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "纯电续航里程(km)工信部": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "（电动机）最大功率(kw)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "（电动机）最大扭矩(n·m)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "百公里耗电量(kwh/100km)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "官方指导价(万)(人民币)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "车型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "版本": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_020", "query": "给我按照时间顺序从早到晚，将2002-2023年（包含2002年和2023年）每一年的感动中国年度人物整理成表格，有颁奖辞的需要附上颁奖辞，没有颁奖词的单元格空着就行，不用统计特别致敬奖。不同感动事件分开输出，年度需要带单位，如2015年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年度、感动中国年度人物、颁奖辞\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年度", "感动中国年度人物"], "required": ["年度", "感动中国年度人物", "颁奖辞"], "eval_pipeline": {"年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "感动中国年度人物": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "颁奖辞": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_021", "query": "以斯德哥尔摩研究所的统计数据为准，给我列出来2019年到2024年（包含2019年和2024年）美、俄、德、印、日这几个国家的具体军费支出（军费以亿美元为单位，例如9000亿美元，不要带小数点）、当年的GDP（以万亿美元为单位，精确到小数点后两位，例如30.21万亿美元），当年的军费支出全球排名、以及该国对应年份的总统（请注意，此列为国家实际一把手）和国防部长是谁（如有变动，以当年干得最久的人为主，外国姓名给出中文名即可）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、国家、全球排名、军费支出、当年GDP、总统、国防部长。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "国家"], "required": ["年份", "国家", "全球排名", "军费支出", "当年gdp", "总统", "国防部长"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "全球排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "军费支出": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "当年gdp": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "总统": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "国防部长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_022", "query": "特朗普第一任期内一共有多少内阁部长和内阁级别官员异动？例如未到任期就主动或者被动离职。这些人的上任日期和离职日期是什么，继任者又是谁。注意，代理部长的变动不算入其中，继任者需要是正式继任者而非代理部长，如果没有正职继任者则填-。所有的人名需要以中文名/英文名形式给出，例如唐纳德·特朗普/Donald Trump。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n官员名字、职位、上任日期、离任日期、继任者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["官员名字", "职位"], "required": ["官员名字", "职位", "上任日期", "离任日期", "继任者"], "eval_pipeline": {"职位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "离任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "官员名字": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "继任者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_023", "query": "在做女性力量成长轨迹的课题研究，想看看获得诺贝尔文学奖的女性都有哪些，以及她们最早出版的三部作品（姓名和作品都保留原始语言）。全部的年份都不用带单位只输出数字即可，例如2000。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n获奖年份、姓名、出版作品名称、首次出版年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["出版作品名称"], "required": ["获奖年份", "姓名", "出版作品名称", "首次出版年份"], "eval_pipeline": {"获奖年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "首次出版年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "出版作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_024", "query": "想要了解下获得澳门政府获授博彩经营批给合同的公司在2024年的在澳经营情况，主要想了解下各公司的博彩净收益、非博彩收益，以及各公司所属五星级豪华酒店的房间数、入住率、平均房价、可入住客房收益。博彩净收益、非博彩收益以百万为单位，保留到小数点后两位；金额请采用港元做单位，汇率固定使用7.8；若有少量数据无法获取，对应表格位置应该标记为“-”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份\n博彩企业\n博彩净收益（百万）\n非博彩收益（百万）\n豪华五星级酒店\n房间数（个）\n入住率\n平均房租\n可入住客房收益\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["博彩企业", "豪华五星级酒店"], "required": ["年份", "博彩企业", "博彩净收益（百万）", "其他非博彩收益（百万）", "豪华五星级酒店", "房间数（个）", "入住率", "平均房租", "可入住客房收益"], "eval_pipeline": {"博彩净收益（百万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "其他非博彩收益（百万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "房间数（个）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "入住率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "平均房租": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "可入住客房收益": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "博彩企业": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "豪华五星级酒店": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_025", "query": "帮我统计2015年1月到2025年5月已发布的Redmi K系列和Note系列手机的全部基础机型，你需要分列显示出：手机型号、发布日期、出厂搭载系统、手机处理器品牌、手机cpu型号、cpu制造工艺、cpu核心数、屏幕尺寸、分辨率、电池容量、运行内存大小、存储空间大小、最高像素、发布时的售价。请将结果整理成一个markdown表格。\n注意事项：\n1.只统计国内的，不包含海外市场发布的手机机型\n2.基础机型指机型名称中不带后缀且在该机型版本中价格最低，例如小米13，8GB+128GB。常见后缀包含（pro、Turbo、ultra、A、S、R、E、I、xx版等），5G、4G 不算后缀\n3.若某款基础机型同时存在4G和5G版本，则该款基础机型只抓取5G版本的机型\n4.发布日期按照yyyy-mm-dd的格式；分辨率输出格式为 数字x数字，例如 1920x1080\n5.cpu制造工艺的输出格式为数字+单位；cpu核心数输出格式为x+核，例如6核\n6.最高像素只输出手机摄像头中像素最高的即可，输出格式为数字+单位\n7.手机cpu型号不要带品牌请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n手机型号、发布日期、出厂搭载系统、手机处理器品牌、手机cpu型号、cpu制造工艺、cpu核心数、屏幕尺寸、分辨率、电池容量、运行内存大小、存储空间大小、最高像素、发布时的售价\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["发布日期"], "required": ["手机型号", "发布日期", "出厂搭载系统", "手机处理器品牌", "手机cpu型号", "cpu制造工艺", "cpu核心数", "屏幕尺寸", "分辨率", "电池容量", "运行内存大小", "存储空间大小", "最高像素", "发布时的售价"], "eval_pipeline": {"发布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "cpu制造工艺": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "cpu核心数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "运行内存大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "存储空间大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发布时的售价": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "手机型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n手机型号多答出5G或少答出5G都不扣分"}, "出厂搭载系统": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n小米澎湃输出为Xiaomi Hyper也可接受"}, "手机处理器品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机cpu型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "电池容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "分辨率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最高像素": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_026", "query": "孩子要申请2025秋季的学校，但是专业一直定不下来，给我找找软科2024年发布的世界一流学科中，每个学科排名前三的学校都是哪些吧，再看看这些学校2025年在QS能排到多少名，学校名称需要给出学校英文官方全称为准。如果找不到排名，请输出“未上榜”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n软科世界一流学科、软科学科2024排名、学校名称、QS学校2025排名\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["软科世界一流学科", "软科学科2024排名", "学校名称"], "required": ["软科世界一流学科", "软科学科2024排名", "学校名称", "qs学校2025排名"], "eval_pipeline": {"软科世界一流学科": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "软科学科2024排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "qs学校2025排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_027", "query": "我需要2025年1月至5月（包含1月和5月）中国各已上市期货交易所（包括上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和广州期货交易所）每月的数据。\n对于上海期货交易所的数据，请确保其已包含上海国际能源交易中心（INE）的数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：交易所名称、统计月份、总成交量（手）、总成交额（万元）、总持仓量（手）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["交易所名称", "统计月份"], "required": ["交易所名称", "统计月份", "总成交量（手）", "总成交额（万元）", "总持仓量（手）"], "eval_pipeline": {"交易所名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总成交量（手）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总成交额（万元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总持仓量（手）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "统计月份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_028", "query": "我喜欢自然资源类的风景，马上国庆节准备出去玩，顺便做一份旅游研究，请你帮我整理搜狐官方网站上2023年度国内人气口碑景区-自然亲水类Top50的景点，港澳台不用考虑，做成表格给我，表头需要包含景点名称、所在省份、所在的省份在2023年的旅游综合收入以及接待人次。所在省份输出四川、湖南等即可，综合收入四舍五入以亿为单位，如20亿，游接待人次同样以亿为单位，精确到小数点后一位，例如2.8亿。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、所在省份、所在省份旅游接待人次（亿）、所在的省份的旅游综合收入（亿）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在省份", "所在省份旅游接待人次（亿）", "所在的省份的旅游综合收入（亿）"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "所在省份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "所在省份旅游接待人次（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在的省份的旅游综合收入（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_029", "query": "请提供一份《中国新闻出版广电报》公布的2024年度优秀畅销书排行榜总榜前50名的表格，需包含书名、作者（如果有多个作者，之间用顿号分割，如果有外国作者，需要同时列出中文名和外文名）、出版时间（按照yyyy-mm的格式，例如2024-01，只需给到月即可）三项信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n书名、作者、出版时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["书名"], "required": ["书名", "作者", "出版时间"], "eval_pipeline": {"出版时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "书名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_030", "query": "我真的超爱周杰伦，帮我找出2004年1月到2010年9月（包含2024年1月和2010年9月）周杰伦发行的全部歌曲，需包含歌曲信息：歌曲名称、填词人、编曲人、发行时间、所属专辑、歌曲时长\n注意：\n1.我想要周杰伦原唱的，多人合唱也行，且不包含纯音乐。\n2.发行时间按照yyyy/mm/dd；歌曲时长按照x分x秒，例如3分5秒\n3.只需要找出在中国发行的\n4.不要现场版和demo版的歌曲\n5.只需要所属专辑是周杰伦的歌曲请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n歌曲名称、填词人、编曲人、发行时间、所属专辑、歌曲时长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["歌曲名称"], "required": ["歌曲名称", "填词人", "编曲人", "发行时间", "所属专辑", "歌曲时长"], "eval_pipeline": {"发行时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属专辑": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "填词人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "编曲人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌曲时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n歌曲时长误差在5秒内均算正确"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_031", "query": "我需要你帮我分别统计2024年巴黎奥运会、2020年东京奥运会、2016年里约奥运会中全部中美洲和南美洲国家代表团所获得的金牌数量以及是哪些项目获得了金牌\n\n输出字段以及解释：\n奥运会名称：从：2024年巴黎奥运会、2020年东京奥运会、2016年里约奥运会三个中选择输出，不要改变名称\n国家：获得金牌的国家\n金牌数量：在某届奥运会中该国家获得金牌的总数\n夺冠项目：夺冠项目只用输出每个项目的大项即可，若一个大项夺得了多个金牌则输出：大项名称（该项目金牌数目）如：足球（2），如果该项目只有一枚金牌，则只输出大项名称即可，若某一届奥运会某个国家有多个夺冠项目，则这些项目合并在一个单元格中进行输出即可，每个项目用、隔开，中文输出。请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n奥运会名称、国家、金牌数量、夺冠项目\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["奥运会名称", "国家"], "required": ["奥运会名称", "国家", "金牌数量", "夺冠项目"], "eval_pipeline": {"奥运会名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "金牌数量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "夺冠项目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_032", "query": "帮我整合一下2024年1月至2024年6月每个月中国华东和西南地区旅客吞吐量前20的机场\n\n输出字段以及解释：\n年月字段为统计的月份，输出格式为：2024年X月\n地区字段为统计的地区，只能输出华东或者西南\n机场名字段为统计的机场的名字\n排名字段为当前机场在当前月份和当前地区旅客吞吐量在前20中的排名（游客吞吐量越高排名越靠前）\n旅客吞吐量当前月份当前机场的旅客吞吐量，单位为人数请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n年月、地区、机场名、排名、旅客吞吐量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年月", "排名", "地区"], "required": ["年月", "地区", "机场名", "排名", "旅客吞吐量"], "eval_pipeline": {"年月": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "旅客吞吐量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "机场名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n机场名可能会带上城市如成都天府，也可以算对"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_033", "query": "想找一点好玩的动作游戏，帮我检索一下2024年steam年度最畅销游戏铂金榜上的游戏以及其发行公司，这些游戏公司发行过哪些游戏获得了2014——2024十年来TGA(The Game Awards)最佳动作游戏和最佳动作/冒险游戏的奖项（提名的不算）。没有查询到获奖游戏时返回\"无\"\n\n需要输出的字段以及其含义：\n2024年steam年度最畅销游戏：该字段输出2024年steam年度最畅销游戏的名称\n发行公司：该字段指的是2024年steam年度最畅销游戏的发行公司\n获奖游戏：指的是对应的发行公���在2014——2024十年来获得TGA最佳动作游戏和最佳动作/冒险游戏奖项的游戏（如果只是提名则不计入），若一个发行公司有多个游戏获奖，则全部输出到一个单元格，每个游戏之间用、隔开，中文输出。请将整理后的数据输出到一个Markdown格式的表格中。\n表格中的列名依次为：\n2024年steam年度最畅销游戏、发行公司、获奖游戏\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["2024年steam年度最畅销游戏"], "required": ["2024年steam年度最畅销游戏", "发行公司", "获奖游戏"], "eval_pipeline": {"2024年steam年度最畅销游戏": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发行公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "获奖游戏": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_034", "query": "我在做一份关于2024年A股新上市的5家生物医药公司（海昇药业、小方制药、益诺思、爱迪特、健尔康）的跟踪报告，想先整理出这5家公司的基本上市信息和最新财务概况，用来做后续横向估值和增长潜力分析。第一步我需要先整理一些数据，请帮我查清这些公司各自的上市时间、上市板块、首发价格、募集资金总额，以及它们的主营业务。同时，我还需要这些公司2024年报中披露的营业收入、归母净利润、毛利率和研发费用。上市日期需按照xxxx年x月x日，例如2013年3月4日。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称，股票代码，上市日期，上市板块，首发价格（元/股），募集资金总额（元），主营业务，2024营业收入（元），2024归母净利润（元），2024毛利率，2024研发费用（元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["公司名称"], "required": ["公司名称", "股票代码", "上市日期", "上市板块", "首发价格（元/股）", "募集资金总额（元）", "主营业务", "2024营业收入（元）", "2024归母净利润（元）", "2024毛利率", "2024研发费用（元）"], "eval_pipeline": {"公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "股票代码": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "首发价格（元/股）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上市日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "募集资金总额（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024营业收入（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024归母净利润（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024毛利率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024研发费用（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "主营业务": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上市板块": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n简称和全称都可以"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_035", "query": "想了解下在2020年到2024年（包含2020年和2024年）间达到过GoRatings排名前3的女围棋手的履历背景，以及在2025年前，她们或所在团队参与并取得过前四强成绩的国际围棋赛事有哪些，中文输出。所有的年份都不用带单位只输出数字即可，例如1999。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n姓名、国籍、出生年份、定段年份、赛事名称、参赛年份、参赛成绩。\n赛事名称请完整提取，例如：第2届吴清源杯世界女子围棋赛\n每一行仅整理一次赛事，且每次赛事对应的姓名、国籍等信息都得输出，不得合并单元格省略。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["姓名", "赛事名称", "参赛年份", "参赛成绩"], "required": ["姓名", "国籍", "出生年份", "定段年份", "赛事名称", "参赛年份", "参赛成绩"], "eval_pipeline": {"姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国籍": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "出生年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "定段年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "参赛年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "参赛成绩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_036", "query": "以表格的形式给我整理一份足球欧洲五大联赛从2020-21赛季至2024-25赛季的所有冠军球队、该赛季sofascore评分中的MVP球员及其当时所属俱乐部和评分分数的信息，中文输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：赛季、所属联赛、冠军俱乐部名称、MVP球员、所属俱乐部、评分\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["赛季", "所属联赛"], "required": ["赛季", "所属联赛", "冠军俱乐部名称", "mvp球员", "所属俱乐部", "评分"], "eval_pipeline": {"所属联赛": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "评分": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "赛季": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "冠军俱乐部名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所属俱乐部": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "mvp球员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_037", "query": "最近小区需要更换物业公司，都说中指云专门做房地产报告的，我想了解一下它发布的2025年4月微信公众号上品牌传播TOP50的物业公司，包括排名、物业公司名称、微信公众号名称和阅读量，阅读量高的感觉肯定住户多靠谱点。对了我还希望是老牌公司，给我把这些物业公司的成立年份也整理出来吧，表格形式就行。年份需要带单位例如：2005年请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n排名、物业公司名称、微信公众号名称、阅读量、物业公司成立年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["排名"], "required": ["排名", "物业公司名称", "微信公众号名称", "阅读量", "物业公司成立年份"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "物业公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "物业公司成立年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "阅读量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "微信公众号名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_038", "query": "我在研究旅游度假区相关知识，给我一份截止到2025年完整的中国国家级旅游度假区统计表，并举出各个度假区所在省份以及认定年份的信息表，其中认定年份需要输出数字+年份，如2010年，即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称、省份、认定年份\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "省份", "认定年份"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "认定年份": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "省份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_039", "query": "我要写一篇关于旅游饭店的论文，现在需要整理截止2025年7月（包含2025年7月）北京的五星级饭店相关信息，包括星级饭店名称、所在区、星级标牌号，以及具体地址，请以官方认定的五星级饭店为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：饭店名称、市区、星级标牌号、具体地址。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["饭店名称"], "required": ["饭店名称", "市区", "星级标牌号", "具体地址"], "eval_pipeline": {"饭店名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "市区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "星级标牌号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n缺失北京市时可豁免"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_040", "query": "整理下2010-2024年（包含2010年和2024年）美国发生的校园内枪击案，需要整理的信息包括案件发生日期、所在州、发生场所(学校)、凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局、死亡人数。（统计的案件要求枪击案的死亡人数大于0，且不包括凶手死亡。）凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局没有查询到内容时返回\"尚未提供\"。日期按照yyyy/mm/dd,例如：2015/03/30请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n案件发生日期、所在州、发生场所(学校)、凶手姓名、凶手身份、凶手年龄(行凶时)、凶手结局、死亡人数。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["案件发生日期", "发生场所(学校)"], "required": ["案件发生日期", "所在州", "发生场所(学校)", "凶手姓名", "凶手身份", "凶手年龄(行凶时)", "凶手结局", "死亡人数"], "eval_pipeline": {"案件发生日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "死亡人数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "发生场所(学校)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手身份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手年龄(行凶时)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "凶手结局": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所在州": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n英译中存在翻译差异"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_041", "query": "我需要你帮我搜集2025年上半年（1月到6月），四川省内法院和检察院的聘用制书记员的所有招考单位和相关信息，请以Markdown表格的格式输出整理后的数据，列名依次为招聘单位、招聘岗位、招聘人数、报考年龄、进面比例、报名时间。未查询到的内容返回\"/\"。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n招聘单位、招聘岗位、招聘人数、报考年龄、进面比例、报名时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["招聘单位"], "required": ["招聘单位", "招聘岗位", "招聘人数", "报考年龄", "进面比例", "报名时间"], "eval_pipeline": {"招聘人数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "招聘单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "招聘岗位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "报考年龄": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "进面比例": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n1：5和5:1都对"}, "报名时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_042", "query": "帮我统计威尼斯国际电影节第76届金狮奖（2019）主竞赛单元中入围金狮奖角逐的的作品信息（包含1部获奖作品及若干提名作品），我想研究一下找找规律。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n作品名称、导演、类型、制片国家/地区、片长\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称"], "required": ["作品名称", "导演", "类型", "制片国家/地区", "片长"], "eval_pipeline": {"片长": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n类型答出子集且其他内容符合电影内容可算对"}, "制片国家/地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出的全部内容属于答案的子集时可算对"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_043", "query": "为了了解近期歌曲潮流，帮我整理出2025年第20期（2025年5月19日至2025年5月25日）腾讯音乐榜上的由你榜热度排名前15的榜单，包括榜单名称、排名、歌曲名称、演唱者、发行日期、歌曲时长、作词人、作曲人。注意一下格式，发行日期要是yyyy/mm/dd的形式，歌曲时长为x分y秒，多位作词人、多位作曲人之间用顿号。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：榜单名称、排名、歌曲名称、演唱者、发行日期、歌曲时长、作词人、作曲人。\n\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["排名"], "required": ["榜单名称", "排名", "歌曲名称", "演唱者", "发行日期", "歌曲时长", "作词人", "作曲人"], "eval_pipeline": {"榜单名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发行日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲时长": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "演唱者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作词人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作曲人": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_044", "query": "我想知道2025年5月1日-5月30日北京共举办了哪些展会（展会指展览会、博览会、家博会、产品展等集中展示产品、技术或服务的活动，不包含画展、摄影展、毕业展），只要展会开始日期符合要求的就算，帮我按照举办时期（xxxx年xx月xx日-xx月xx日）、展会全称、展馆名称、展馆详细地址（xx市xx区xx路/街xx号）、主办单位、承办单位的列名梳理出来，按照开始日期从早到晚排序。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n举办时期、展会全称、展馆名称、展馆详细地址、主办单位、承办单位\n每一行整理一个展会，若一个展会的主办单位和承办单位有多个，用顿号隔开即可。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["展会全称"], "required": ["举办时期", "展会全称", "展馆名称", "展馆详细地址", "主办单位", "承办单位"], "eval_pipeline": {"展会全称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "举办时期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "展馆名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "展馆详细地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "主办单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n主办单位数量不能多于参考答案，只给出答案的子集算对"}, "承办单位": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n承办单位只给出答案的子集算对"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_045", "query": "帮我找下sm和yg在2015年及以后正式出道的女团有哪些，小分队这种不要，看看具体出道时间，还想了解下截止2025年3月，这些女团出道后发了哪些专辑，发行时间，每张专辑包含的具体歌曲。演唱会专辑或者单曲这种不要。时间格式按照xxxx年x月x日，例如2014年5月4日。请注意每个专辑分条输出，对应的女团名称需要对应输出，不得合并单元格或省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n娱乐公司、女团名、出道日期、专辑名、发行时间、包含歌曲\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["专辑名"], "required": ["娱乐公司", "女团名", "出道日期", "专辑名", "发行时间", "包含歌曲"], "eval_pipeline": {"出道日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发行时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "娱乐公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "专辑名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "包含歌曲": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "女团名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_046", "query": "我想了解一下中国民族自治地方的发展情况，帮我梳理下我国所有自治州（30个）的基本情况吧，以Markdown表格的格式整理成数据给我，包括自治州名称、设立时间、总面积、下辖地区（具体的市县名）、2024年州长姓名、州长所属民族。注意一下格式，成立日期用yyyy年mm月dd日的形式，总面积单位为平方公里。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n自治州名称、设立时间、总面积、下辖地区、2024年州长姓名、州长所属民族\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["自治州名称"], "required": ["自治州名称", "设立时间", "总面积", "下辖地区", "2024年州长姓名", "州长所属民族"], "eval_pipeline": {"自治州名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2024年州长姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "州长所属民族": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总面积": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "下辖地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "设立时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_047", "query": "整理出截止至2025年6月“一带一路”倡议涉及合作的所有非洲国家及其首都，并根据世界银行（World Bank）的统计，查询这些国家的国土面积（单位为平方公里，使用2022年统计数据，保留整数）、人口密度（人 / 平方公里，使用2022年统计数据，保留整数）、总人口（单位为万，使用2023年统计数据，保留整数）、以及商品贸易占GDP的比重（单位为GDP的百分比，使用2023年统计数据，保留小数点后一位）。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n国家、首都、面积（平方公里）、人口密度（人/平方公里）、总人口（万）、商品贸易（GDP的百分比）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["国家"], "required": ["国家", "首都", "面积（平方公里）", "人口密度（人/平方公里）", "总人口（万）", "商品贸易（gdp的百分比）"], "eval_pipeline": {"面积（平方公里）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "人口密度（人/平方公里）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总人口（万）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "商品贸易（gdp的百分比）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "首都": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_048", "query": "我打算做个盘点视频对比20年来85花的变化，帮我梳理下杨颖、景甜、刘诗诗、唐嫣、杨幂、刘亦菲、赵丽颖2004年、2014年、2024年参演开播的所有电视剧或者电影，除了影视名称，还需要找到她们在戏里的角色名、搭档演员（男一号演员名字），以及播放平台，如果先在电视播出的话写出首播频道即可，先在网络播出的话写出首播平台即可，院线电影无需填写播放平台用/代替。注意没有出演仅配音的作品不算在内。播放平台没有查询到内容时返回\"/\"。年份需要带单位例如：2004年。请注意每个电视剧或者电影分条输出，对应的明星需要对应输出，不得合并单元格或省略。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n演员名称、播出年份、影视名称、角色名、搭档演员、播放平台\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["演员名称", "影视名称"], "required": ["演员名称", "播出年份", "影视名称", "角色名", "搭档演员", "播放平台"], "eval_pipeline": {"演员名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "播出年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "播放平台": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n只答出子集可算对"}, "影视名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "角色名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n不加姓也行，如晴雪和风晴雪都可以"}, "搭档演员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n中文名和英文名都可以"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_049", "query": "我最近有些书荒，想买一些书来读一下，能不能按照排名给我整理一份2022-2024年（包含2022年和2024年）每年豆瓣阅读年度图书榜单总榜的前十名书籍，以及每年当当网的畅销书及好评排名前十的书籍，并给出这些书籍的作者名字？请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、种类、排名、书籍、作者\n注意：种类中需要区分出豆瓣阅读年度图书、当当网畅销书、当当网好评书三种类型\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "种类", "排名"], "required": ["年份", "种类", "排名", "书籍", "作者"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "种类": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "书籍": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_050", "query": "我了解到billboard每年年末都会有一个单曲年终总榜，想知道2015-2024这十年的单曲年终top 10都是哪些歌曲？以及它们的演唱者都是谁？年份从2015往后排就行，歌曲和演唱者直接给英文就可以。年份不需要带单位，例如2017。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、排名、歌曲名称、歌手\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "排名"], "required": ["年份", "排名", "歌曲名称", "歌手"], "eval_pipeline": {"排名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "歌手": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语���相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_051", "query": "我是漫威电影的狂热粉丝，但是一直对漫威电影宇宙没有系统的整理过，把2025年4月25日之前上映的漫威电影宇宙中的电影给我汇总一下，包括电影名称（中文+英文）、中国大陆上映时间（格式为xxxx年x月x日，例如2000年3月24日）及中国大陆票房（单位：人民币）。如果中国大陆没有上映，上映时间为“未上映”，票房为“-”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n中文名称、英文名称、中国上映时间、中国大陆票房（单位：人民币）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["中文名称"], "required": ["中文名称", "英文名称", "中国上映时间", "中国大陆票房（单位：人民币）"], "eval_pipeline": {"中国上映时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "中国大陆票房（单位：人民币）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "中文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "英文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_052", "query": "截止到2024年年底，给我整理一下北京不用指定就能直接刷医保治疗的定点A类医院，他们所在的区域（如朝阳区、海淀区）、具体地址、成立的时间（直接给出年份即可，例如1912年）和医疗等级（三级/二级），我看下哪儿看病方便。你需要将所有数据合并在一个表格里输出。注意：存在多个院区的医院需要根据院区分别进行输出，例如中国医学科学院北京协和医院东单院区需要和中国医学科学院北京协和医院西单院区分开输出，如果找不到对应的成立年份标记为NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n医院名称、区域、具体地址、成立年份、医疗等级\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体地址"], "required": ["医院名称", "区域", "具体地址", "成立年份", "医疗等级"], "eval_pipeline": {"成立年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医院名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "区域": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "医疗等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_053", "query": "在研究中国的过去人口变化趋势，请整理从改革开放以来的历次全国人口普查的如下数据 1）人口普查地区（按照不同的省、自治区、直辖市分行排列，不包含特别行政区和台湾省） 2）对应地区人口数量  3）对应地区的儿童数量（0-14岁）、青中年数量（15-59岁）、老年数量（60年以上）4）对应地区拥有或接受大学（指大专及以上）文化程度的人口数量\n请注意，统计数据以中国官网发布为准，找不到的数据在表格中以NA表述即可，涉及到人数时均精确到个位。你需要将所有数据合并在一个表格里输出。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n第x次人口普查、普查地区、人口数量、儿童人口数量、青中年人口数量、老年人口数量、大学人口数量。\n对于第x次人口普查列，请输出类似第一次人口普查、第二次人口普查。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["第x次人口普查", "普查地区"], "required": ["第x次人口普查", "普查地区", "人口数量", "儿童人口数量", "青中年人口数量", "老年人口数量", "大学人口数量"], "eval_pipeline": {"第x次人口普查": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "儿童人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "青中年人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "老年人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "大学人口数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "普查地区": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_054", "query": "互联网巨头这几年发展怎么样？整理一下2020年-2024年这五年拼多多、腾讯、百度、阿里巴巴、京东、美团、网易这几家的总收入（以亿元为单位）、按国际财务报告准则的经营盈利（以亿元为单位）、经营利润率、每股基本盈利（以元为单位）。数据请从财报中引用。找不到的数据用“-”标记。年度不需带单位，例如2021。所有行都需要输出对应的公司，不要同一公司下的不同年份省略对应的公司名。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司，年度，总收入（亿元），经营盈利（亿元），经营利润率，每股基本盈利（元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["公司", "年度"], "required": ["公司", "年度", "总收入（亿元）", "经营盈利（亿元）", "经营利润率", "每股基本盈利（元）"], "eval_pipeline": {"每股基本盈利（元）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年度": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总收入（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "经营盈利（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "经营利润率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_055", "query": "我在研究中国教育普及趋势，请你帮我整理一份2000-2024年来，中国的初中、高中(普通高中、职业高中)和高等教育事业的相关数据，包括院校数量、专任教师数量、招生数量、毕业生数量，数量单位统一为\"万\"，保留2位小数，例如10万所、7.58万人等。若某个细分教育阶段的数据官方未公布，则使用其上位总体数据代替，例如：职业高中属中等职业教育，若职业高中数据不详，则使用中等职业教育数据代替；若其上位总体数据仍不详，使用\"/\"占位。数据需要来源于权威性的单位，例如国家统计局、国家教育部等。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、教育阶段、院校数量(万所)、专任教师数量(万人)、招生数量(万人)、毕业生数量(万人)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "教育阶段"], "required": ["年份", "教育阶段", "院校数量(万所)", "专任教师数量(万人)", "招生数量(万人)", "毕业生数量(万人)"], "eval_pipeline": {"院校数量(万所)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "专任教师数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "招生数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "毕业生数量(万人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "教育阶段": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_056", "query": "我对数学特别感兴趣，请你帮我整理一份教育部第四轮学科评估数学学科评级为A及以上的院校名单以及其数学系具体师资信息，请查询2025年6月官网中展示的师资信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、专业名称、教师姓名、职称、研究方向、工作邮箱\n要求：若某字段在互联网上检索不到，不要脑补，在对应单元格中输出NA即可。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["教师姓名", "工作邮箱"], "required": ["学校名称", "专业名称", "教师姓名", "职称", "研究方向", "工作邮箱"], "eval_pipeline": {"教师姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "专业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "职称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向��实体一致即可，不需要字字对应。"}, "研究方向": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "工作邮箱": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_057", "query": "我想了解2025年四川省范围内的”地方性法规”的立法情况（以公布日期为准，截止到2025年4月30日），帮我梳理相关信息，用表格给我，表头信息是法规名称、制定机关、时效性（有效/无效）、公布日期、共几章几条。公布日期要yyyy/zz/nn形式。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n法规名称、制定机关、时效性、公布日期、共几章几条\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["法规名称"], "required": ["法规名称", "制定机关", "时效性", "公布日期", "共几章几条"], "eval_pipeline": {"时效性": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "共几章几条": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "制定机关": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公布日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n如2025/03/28格式也对\n制定机关：简称也可以"}, "法规名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_058", "query": "筹备“中国世界遗产保护现状与价值研究”项目，需整理联合国教科文组织《世界遗产名录》中中国所有自然遗产地（包括自然遗产和自然、文化混合遗产）的基础信息（截至2024年7月第45届世界遗产委员会会议）。请收集遗产地列入年份、世界遗产正式名称、遗产地所在省份（或直辖市、自治区）、以及该地2024年春节、五一、十一分别的节假日景区收入（以亿元为单位，可以保留到小数点后一位）。如果景区有类似第一期、第二期这种分期分别申遗的情况，不同分期需要在表格中拆分不同的行展示信息。如果找不到对应数据，输出无数据即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n列入年份、世界遗产名称、所在省份（直辖市/自治区）、春节景区收入(亿元)、五一景区收入(亿元)、十一景区收入(亿元)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["列入年份", "世界遗产名称"], "required": ["列入年份", "世界遗产名称", "所在省份（直辖市/自治区）", "春节景区收入(亿元)", "五一景区收入(亿元)", "十一景区收入(亿元)"], "eval_pipeline": {"春节景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "五一景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "十一景区收入(亿元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在省份（直辖市/自治区）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "世界遗产名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "列入年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_059", "query": "研究苹果公司产品发展历程，需要统计苹果公司从 2007 年 1 月 9 日（第一代 iPhone 发布日）至 2024 年 12 月 31 日期间，在美国市场每代主力智能手机产品线（如 iPhone, iPhone 3G, iPhone 3GS, ... iPhone 15 系列）的产品名称、首发年份、容量（如128G）、官方首发价格（合约价，美元为单位，不同的容量需要分开列价格，仅列一行，用“/”隔开，比如容量：“4g/8g”，售价“xxx$/xxxm$”，要一一对应）、以及该代产品最重要的新增技术或功能特征（一项，官方宣传中普遍认可的核心亮点，如 “首款支持App Store”、“首款 Retina 显示屏”、“引入 Face ID”。统计范围仅限每年 9/10 月发布的常规旗舰产品线（iPhone 数字系列及其衍生的 Plus/Pro 版，不包括 SE 系列、C 系列等非主力旗��）。每个产品线在表格中列一行，例如iPhone6和iPhone 6 Plus需要分别列一行。无法确认首发价格或核心新特性的在表格里保留空白即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n表格中的列名依次为：产品名称、首发年份、容量、容量对应售价（美元）、核心新增技术 / 功能\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["产品名称"], "required": ["产品名称", "首发年份", "容量", "容量对应售价（美元）", "核心新增技术/功能"], "eval_pipeline": {"首发年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "容量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "容量对应售价（美元）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "核心新增技术/功能": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_060", "query": "想要看下最近的大模型表现，列举在gemini2.5 pro &lite & flash-lite(区分开thinking和不开thinking模式)、claude3.7及以后发布的模型（截止到2025年6月）、o3&o3mini&o4mini、doubao-1.5-thinking和1.6thinking、deepseek v3及以后发布的主要模型（截止到2025年6月） ，具体想了解的指标包括模型号（如gemini-2.5-pro）、上下文窗口（如32k）、aime-2025指标、swe verified指标(单次尝试)、tau-bench-retail和airline指标。请尽可能在对应模型官网上搜索所有指标，但不能编造，如过官网/官方论文里没有发布，相关指标可以输出NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n模型名称、公司、上下文窗口、AIME 2025、SWE-bench Verified、TAU-bench-Airline、Tau-bench-Retail\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["模型名称"], "required": ["模型名称", "公司", "上下文窗口", "aime2025", "swe-benchverified", "tau-bench-airline", "tau-bench-retail"], "eval_pipeline": {"aime2025": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "swe-benchverified": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "tau-bench-airline": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "tau-bench-retail": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "模型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上下文窗口": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_061", "query": "都说\"苏妈\"挽救了AMD，请帮我整理一份苏姿丰出任AMD公司CEO推出\"Zen\"架构至2024年以来（包含2024年），AMD具体发布了哪些处理器(CPU)产品，以及产品的具体信息。如果个别信息在互联网上检索不到，不要脑补，在对应单元格中输出NA即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：时间，核心架构，产品系列，处理器型号，制造工艺，核心，线程，核心频率(GHz)，二级缓存(MB)，三级缓存(MB)，显卡型号，显卡核心数\n其中产品系列\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["处理器型号"], "required": ["时间", "核心架构", "产品系列", "处理器型号", "制造工艺", "核心", "线程", "核心频率(ghz)", "二级缓存(mb)", "三级缓存(mb)", "显卡型号", "显卡核心数"], "eval_pipeline": {"核心": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "线程": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "核心频率(ghz)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "二级缓存(mb)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "三级缓存(mb)": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "显卡核心数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "核心架构": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "产品系列": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "制造工艺": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "显卡型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "处理器型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_062", "query": "各地积极响应、组织实施\"高效办成一件事\"，北京的创新经验更是获得国务院点名表扬。请你整理一份北京市的\"高效办成一件事\"场景清单，截至2025年上半年。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：场景名称、具体事项、实施方式、牵头部门、配合部门、完成时限\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["具体事项"], "required": ["场景名称", "具体事项", "实施方式", "牵头部门", "配合部门", "完成时限"], "eval_pipeline": {"实施方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "牵头部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "完成时限": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "场景名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "配合部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "具体事项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_063", "query": "最近入坑kpop了，想看看韩国四大娱乐公司（SM、JYP、YG、HYBE）在2024年12月31日之前出道的男团和女团都有哪些，以及他们在三大台（KBS、MBC、SBS）的打歌节目中第一次拿一位是什么时间？初一位时间用yyyy-mm-dd的格式表述，例如2024-01-23。初一位歌曲名称给出英文即可。小分队不算在内。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称，出道年份，团体英文名，初一位时间，初一位歌曲名称\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["团体英文名"], "required": ["公司名称", "出道年份", "团体英文名", "初一位时间", "初一位歌曲名称"], "eval_pipeline": {"出道年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "团体英文名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "初一位时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "初一位歌曲名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_064", "query": "好久没有看书了，不知道现在市面上有什么值得读的好书，请你帮我搜集整理一份21世纪以来到2024年的茅盾文学奖获奖作品、鲁迅文学奖、宝铂文学奖的获奖作品，以及相关信息。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：所获奖项、作品名称、作品体裁、作者名称、发表年份、刊登期刊/出版社\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称"], "required": ["所获奖项", "作品名称", "作品体裁", "作者名称", "发表年份", "刊登期刊/出版社"], "eval_pipeline": {"作品体裁": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发表年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "作者名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "刊登期刊/出版社": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所获奖项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案���义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_065", "query": "最近真的想买辆车了，查下2025年6月，国内比亚迪王朝系列中名称带有智驾版的所有车型的参数信息，要不同车型中最便宜的那款配置就行。参数信息需要包含：车型名称、排量[L]、供油方式、发动机最大功率[kW]、发动机最大扭矩[N·m]、发动机最大马力[Ps]、发动机进气方式、发动机气缸数、电池类型、电芯品牌、电动机总功率[kW]、电动机总马力[Ps]、电动机总扭矩[N·m]、电池容量。没有查询到的信息返回\"-\"请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：车型名称，排量[L]，供油方式，发动机最大功率[kW]，发动机最大扭矩[N·m]，发动机最大马力[Ps]，发动机进气方式，发动机气缸数，电池类型，电芯品牌，电动机总功率[kW]，电动机总马力[Ps]，电动机总扭矩[N·m]，电池容量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["车型名称"], "required": ["车型名称", "排量[l]", "供油方式", "发动机最大功率[kw]", "发动机最大扭矩[n·m]", "发动机最大马力[ps]", "发动机进气方式", "发动机气缸数", "电池类型", "电芯品牌", "电动机总功率[kw]", "电动机总马力[ps]", "电动机总扭矩[n·m]", "电池容量"], "eval_pipeline": {"排量[l]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大功率[kw]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大扭矩[n·m]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机最大马力[ps]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机进气方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "发动机气缸数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电芯品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总功率[kw]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总马力[ps]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电动机总扭矩[n·m]": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电池容量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "车型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "供油方式": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "电池类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_066", "query": "想看下电商最近几年大促的表现，帮我统计下2020年到2024年（包含2020年和2024年）拼多多、淘宝天猫、京东三大平台的618和双11大促的gmv(人民币)、成交破亿的品牌数量。用官方的数据，如果没有官方发布的数据，单元格中注明“官方未公布”即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n电商平台、年份、618 GMV、618成交破亿的品牌数量、双11 GMV、双11成交破亿的品牌数量。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电商平台", "年份"], "required": ["电商平台", "年份", "618gmv", "618成交破亿的品牌数量", "双11gmv", "双11成交破亿的品牌数量"], "eval_pipeline": {"电商平台": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "618gmv": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "618成交破亿的品牌数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "双11gmv": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}, "双11成交破亿的品牌数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0001}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_067", "query": "北京二手房房价真的跌麻了吗，都说2022年是顶峰了，按月维度整理一下2022年1月到2025年5月北京昌平区 朝阳区 大兴区 东城区 房山区 丰台区 海淀区 怀柔区 门头沟区 密云区 平谷区 石景山区 顺义区 通州区 西城区 延庆区的平均月度房价，数据来源用安居客的数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n区域、2022/01房价、2022/02房价... 2025/05房价\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["区域"], "required": ["区域", "2022/01房价", "2022/02房价", "2022/03房价", "2022/04房价", "2022/05房价", "2022/06房价", "2022/07房价", "2022/08房价", "2022/09房价", "2022/10房价", "2022/11房价", "2022/12房价", "2023/01房价", "2023/02房价", "2023/03房价", "2023/04房价", "2023/05房价", "2023/06房价", "2023/07房价", "2023/08房价", "2023/09房价", "2023/10房价", "2023/11房价", "2023/12房价", "2024/01房价", "2024/02房价", "2024/03房价", "2024/04房价", "2024/05房价", "2024/06房价", "2024/07房价", "2024/08房价", "2024/09房价", "2024/10房价", "2024/11房价", "2024/12房价", "2025/01房价", "2025/02房价", "2025/03房价", "2025/04房价", "2025/05房价"], "eval_pipeline": {"2022/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2022/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2023/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/06房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/07房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/08房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/09房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/10房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/11房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2024/12房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/01房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/02房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/03房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/04房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "2025/05房价": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "区域": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_068", "query": "盘点一下中国央行从2020年到2025年上半年，历次调整基准利率的操作，我需要的信息包括调整年份、调整生效日期、调整前的一年期LPR、调整后的一年期LPR、调整前的五年期LPR、调整后的五年期LPR、调整前的7天逆回购操作利率、调整后的7天逆回购操作利率、调整前的金融机构存款准备金率、调整后的金融机存款准备金率。LPR、7天逆回购操作利率和金融机构加权平均存款准备金率若不是同一天调整，需单独提行，未调整的数据标记为“NA”。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n调整年份、调整生效日期、调整前的一年期LPR、调整后的一年期LPR、调整前的五年期LPR、调整后的五年期LPR、调整前的7天逆回购操作利率、调整后的7天逆回购操作利率、调整前的金融机构存款准备金率、调整后的金融机构存款准备金率\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["调整年份", "调整生效日期"], "required": ["调整年份", "调整生效日期", "调整前的一年期lpr", "调整后的一年期lpr", "调整前的五年期lpr", "调整后的五年期lpr", "调整前的7天逆回购操作利率", "调整后的7天逆回购操作利率", "调整前的金融机构存款准备金率", "调整后的金融机构存款准备金率"], "eval_pipeline": {"调整前的一年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的一年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的五年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的五年期lpr": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的7天逆回购操作利率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的7天逆回购操作利率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整前的金融机构存款准备金率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整后的金融机构存款准备金率": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "调整年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "调整生效日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_069", "query": "最近想要赶上大模型潮流，需要恶补一下大模型知识，帮我整理字节和deepseek这两家公司官方2023年-2025年上半年（截至6月30日）发表的大模型相关论文。包括发表日期（yyyy-mm-dd格式，例如2024-02-01），论文名字和主要作者；若有呈现内容完全一致的两篇论文，最终时间以arXiv平台发布时间为准；论文名字和主要作者保持论文上发表的英文即可，谢谢。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n公司名称、发表日期、论文名称、论文作者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文名称"], "required": ["公司名称", "发表日期", "论文名称", "论文作者"], "eval_pipeline": {"发表日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "公司名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_070", "query": "统计下从2001年春晚有收视率以来到2025年（包含2001年和2025年），每年的春晚总台电视端收视率是多少，总导演是谁，以及最后倒计时时冠名商是谁。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、电视端收视率、导演、冠名商\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份"], "required": ["年份", "电视端收视率", "导演", "冠名商"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电视端收视率": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "冠名商": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_071", "query": "在做韩国上映的电影历年票房前三的电影盘点，整理一下���个国家2010年到2024年这15年间电影院上映的电影，历年票房（此处指的是整体累积票房）前三的电影、导演、领衔主演、票房及观影人次和题材信息。累积票房以十亿韩元为单位。找不到的用“NA”标注请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n上映年份、电影名、题材、导演、领衔主演、累积票房、累积观影人次\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电影名"], "required": ["上映年份", "电影名", "题材", "导演", "领衔主演", "累积票房（十亿韩元）", "累积观影人次"], "eval_pipeline": {"累积票房（十亿韩元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "累积观影人次": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.1}, "电影名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "题材": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n答出参考答案中的部分类型（即子集）即视为正确、基于权威来源及官方依据的类型标注同样正确、答出其中一个子集其他类型内容合理也视为正确"}, "领衔主演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n接受答出的是参考答案的子集。"}, "上映年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n全称和简称输出都可以"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_072", "query": "我是重度恋综爱好者，给我整理一下爱奇艺、腾讯、芒果、优酷这几个平台制作并独播的最近五年（2020-2024年）所有恋综，不是婚姻类的，要谈恋爱的。还要节目中牵手成功的男女嘉宾名字（有全名写全名，不要昵称），节目外在一起的不算，男女名字用&连接，如阿珍&阿强，如果有多对cp牵手成功，用顿号隔开，以及我还想知道，截止到2024年年底，有多少cp还在一起，只要是没官宣分手的都默认还在一起。若该节目没有牵手成功cp或所有cp都分手则填\"无\"请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n平台名、恋综名称、节目牵手嘉宾、仍未分手cp\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["恋综名称"], "required": ["平台名", "恋综名称", "节目牵手嘉宾", "仍未分手cp"], "eval_pipeline": {"恋综名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "节目牵手嘉宾": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "仍未分手cp": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "平台名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n芒果和芒果tv都对"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_073", "query": "北京市文物局官网上收录的北京所有免费博物馆列表整理一下，以及具体地址和开放时间。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n博物馆名称、地址、开放时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["博物馆名称"], "required": ["博物馆名称", "地址", "开放时间"], "eval_pipeline": {"地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "开放时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "博物馆名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_074", "query": "浪姐1-6季每季公演（一公-五公）的节目（不含个人表演，特指多个姐姐组成的团体表演）、表演的姐姐、及其票数都是什么？如果没有具体票数，可以用“-”代替。不同表演节目需要分��输出，其中每一行都需要输出季数、公演次数等信息，不得合并单元格。注意也不包含赛前秀、开场秀、赛点秀、合作秀请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n季数、公演次数、节目名称、参演姐姐、票数\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["节目名称"], "required": ["季数", "公演次数", "节目名称", "参演姐姐", "票数"], "eval_pipeline": {"季数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "公演次数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "票数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "参演姐姐": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "节目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_075", "query": "帮我统计下2024年1月-2024年12月在Netflix播出的韩剧，需要了解作品名称，开播时间，作品导演，作品集数，作品及作品演员、导演等因该作品获得的奖项（只要百想艺术和青龙的奖项，提名的也算），若没有获得任何奖项，则用“/”代替。作品集数输出x集，例如6集，2集。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n作品名称，开播时间，作品导演，作品集数，作品相关获奖记录\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["作品名称", "开播时间"], "required": ["作品名称", "开播时间", "作品导演", "作品集数", "作品相关获奖记录"], "eval_pipeline": {"作品名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n涉及有别名的时候，接受模型回答是参考答案的子集"}, "作品集数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "作品相关获奖记录": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "开播时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_076", "query": "我看到一则新闻是国内重点上市车企2024年的市值排名前三的是比亚迪、上汽集团、长城汽车，我粗略地查了一下这三家车企都是在2011年上市的。所以请你帮我整理一下这三家车企2011-2014年（包含2011年和2014年）的年报数据。具体包括以下维度：\n企业名称\n营业收入（元）\n归属于上市公司股东的净利润（元）\n经营活动产生的现金流量净额（元）\n基本每股收益（元/股）\n加权平均净资产收益率（%）\n\n请你帮我整理成直观的表格，如有数据无法查到，请标记“-”。请注意，每一年的数据分行输出，其中每一行都需要完整包含企业名称等数据，不得随意合并单元格。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n企业名称、财年、营业收入（元）、归属于上市公司股东的净利润（元）、基本每股收益（元/股）、加权平均净资产收益率（%）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称", "财年"], "required": ["企业名称", "财年", "营业收入（元）", "归属于上市公司股东的净利润（元）", "基本每股收益（元/股）", "加权平均净资产收益率（%）"], "eval_pipeline": {"营业收入（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "归属于上市公司股东的净利润（元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "基本每股收益（元/股）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "加权平均净资产收益率（%）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "财年": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_077", "query": "我想了解一下人工智能立法的发展情况，帮我在知网检索“数字法学女王”中国政法大学张凌寒教授在2023年1月1日到2025年5月31日期间发表的所有论文，用表格形式给我，表头名称需包括：论文题目、作者、发表时间、发表刊物、关键词、DOI号、基金资助。如果没有基金资助，请输出无基金。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：论文题目、作者、发表时间、发表刊物、关键词、DOI号、基金资助\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文题目"], "required": ["论文题目", "作者", "发表时间", "发表刊物", "关键词", "doi号", "基金资助"], "eval_pipeline": {"发表时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "doi号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发表刊物": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "基金资助": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n关键词需全部答出，不需要完全一致，意思大致相同即可"}, "论文题目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_078", "query": "随着中国互联网的发展，网络谣言也是层出不穷。我看到中国互联网联合辟谣平台有个很有意思的板块，叫“今日辟谣”。\n那请你帮我整理一下2025年5月的今日辟谣板块的内容，按照时间，辟谣/谣言内容，详情/真相给我整理出来。时间格式采用xxxx年x月x日,例如2025年5月19日请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n时间，辟谣/谣言内容，详情/真相\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["辟谣/谣言内容"], "required": ["时间", "辟谣/谣言内容", "详情/真相"], "eval_pipeline": {"时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "辟谣/谣言内容": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "详情/真相": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_079", "query": "中国31个省市行政区划（不包括港澳两个特别行政区以及台湾省）的一把手一般轮转时长是多久？请统计一下从2015年到2024年期间（包含2015年和2024年），各省省委书记/直辖市市委书记的姓名、上任日期、离任日期。日期以yyyy-mm的形式给出，例如2022-02。请注意，凡是2015年-2024年期间担任过一把手的，均需要被统计进去。如果截止到2024年年底，该名官员仍然在任，则离任日期给出“2024年底在任”即可。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n行政区划、姓名、上任日期、离任日期\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["行政区划", "姓名"], "required": ["行政区划", "姓名", "上任日期", "离任日期"], "eval_pipeline": {"行政区划": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "姓名": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "上任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "离任日期": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_080", "query": "想了解下中国餐饮企业近几年的布局，帮我看看霸王茶姬、蜜雪冰城、奈雪的茶、古茗、茶百道和沪上阿姨这几家，截至2024年12月31日，各自的全球门店数量、海外门店数量、北上广深门店数量、新一线门店数量、二线门店数量、三线及以下门店数量。请从招股书或财报等官方数据中获取，如果部分信息获取不到，标记NA。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n企业名称、全球门店数量、海外门店数量、北上广深门店数量、新一线门店数量、二线门店数量、三线及以下门店数量\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["企业名称"], "required": ["企业名称", "全球门店数量", "海外门店数量", "北上广深门店数量", "新一线门店数量", "二线门店数量", "三线及以下门店数量"], "eval_pipeline": {"全球门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "海外门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "北上广深门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "新一线门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "二线门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "三线及以下门店数量": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.0}, "企业名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_081", "query": "我读了迟子建的《额尔古纳河右岸》，对鄂温克族文化产生了浓厚兴趣，计划写一篇公众号文章。为充实内容，需要搜集相关学术资料。\n请帮我在万方数据库检索 2005–2024年 发表的期刊论文，题目里必须包含“鄂温克族”。\n整理每篇论文的以下信息：发表年份、期刊名称、论文标题、关键词、摘要，日期按照从远到近进行排列。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n发表年份\n期刊名称\n论文标题\n关键词\n摘要\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["期刊名称", "论文标题"], "required": ["发表年份", "期刊名称", "论文标题", "关键词", "摘要"], "eval_pipeline": {"发表年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "摘要": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "期刊名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文标题": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_082", "query": "最近想买相机拍拍风景，听说尼康拍风景还不错，想买个微单，帮我统计一下尼康截至2025年上半年所有Z系列产品的信息吧，我想了解的信息有：有效像素、重量(单机身+电池+存储卡的重量)、最高每秒拍摄幅数、快门速度范围、最高对焦点数目、数码影像处理器、ISO范围(不依靠曝光补偿的原生ISO范围)、相机内减震技术(电子VR减震不用输出)\n有效像素的输出格式为：约XXXX万\n重量的输出格式为：约XXXg\n最高每秒拍摄幅数的输出格式为：约XXX幅/秒\n相机名称的输出格式为：Z+相机系列，如：Z5、Z6、Z6Ⅱ\n最高对焦点数目的输出格式为：XXX个请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：相机名称、有效像素、重量、最高每秒拍摄幅数、快门速度范围、最高对焦点数目、数码影像处理器、ISO范围、相机内减震技术\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["相机名称"], "required": ["相机名称", "有效像素", "重量", "最高每秒拍摄幅数", "快门速度范围", "最高对焦点数目", "数码影像处理器", "iso范围", "相机内减震技术"], "eval_pipeline": {"相机名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "最高对焦点数目": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "快门速度范围": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n括号里的内容未提及也算对"}, "数码影像处理器": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "iso范围": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "相机内减震技术": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "有效像素": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "重量": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最高每秒拍摄幅数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_083", "query": "毕业了想去中国的\"西南F4\"旅游一圈，截至2024年末，帮我看看他们有哪些5A级景区？以表格的形式帮我梳理一份5A景区清单，包括景区名称、所在城市、旺季门票成人价格、旺季开放时间。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：景区名称、所在城市、旺季景区票价(元/人)、旺季开放时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在城市", "旺季景区票价(元/人)", "旺季开放时间"], "eval_pipeline": {"旺季景区票价(元/人)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "旺季开放时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_084", "query": "在研究中国的游戏市场发展，请你帮我搜集整理一下2015-2024年来（包含2015年和2024年）中国游戏产业相关数据，包括年份、平台类型(移动游戏、客户端游戏、网页游戏、主机游戏)、用户规模（亿）、市场收入（亿元）。其中，\"用户规模\"与\"市场收入\"按照平台类型分别汇总。其中，\"用户规模\"与\"市场收入\"按照平台类型分别汇总，不需要汇总整体的数据，分别给移动游戏、客户端游戏、网页游戏、主机游戏四种平台的数据即可。查询不到的返回-请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份，平台类型，用户规模（亿），市场收入（亿元）\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "平台类型"], "required": ["年份", "平台类型", "用户规模（亿）", "市场收入（亿元）"], "eval_pipeline": {"用户规模（亿）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "市场收入（亿元）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "平台类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_085", "query": "2025年1月1日-5月31日竣工落地的一带一路中企海外项目都有哪些？请全量检索整理一下相关信息，包括名称、承包公司、工程启动时间（正式开始建设生产的时间）和竣工投运时间，精确到月即可，例如2025年2月。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n国家、项目名称、承包公司、启动时间、竣工时间\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["项目名称", "竣工时间"], "required": ["国家", "项目名称", "承包公司", "启动时间", "竣工时间"], "eval_pipeline": {"竣工时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "国家": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "启动时间": {"preprocess": ["norm_date"], "metric": ["date_near"]}, "项目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n31号、33号、41号公路升级改造项目和柬埔寨三条公路升级改造项目是同一个项目"}, "承包公司": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_086", "query": "最近我是歌手的单依纯很火，歌手这个节目热度依旧。所以我想知道从2013年开始办歌手的节目，到2024年（包含2013年和2024年）的歌手，每一季每一期每位歌手唱了什么歌。你帮我以markdown的格式整一下吧。\n按照节目名称、节目期数、歌手名字、演唱歌曲作为表头，输出。其中节目名称需包含名字和季数，如：《我是歌手》第一季、《歌手·当打之年》第八季。节目期数格式为第x期，如：第一期、第十一期。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n节目名称\n节目期数\n歌手名字\n演唱歌曲\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["歌手名字", "演唱歌曲"], "required": ["节目名称", "节目期数", "歌手名字", "演唱歌曲"], "eval_pipeline": {"节目名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "节目期数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "歌手名字": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "演唱歌曲": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_087", "query": "我在研究中国居民近年来的收入与消费关系，需要一些数据支撑，请你帮我搜寻整理一份中国居民(城镇和农村)2000-2024年（包含2000年和2024年）的人均可支配收入、人均消费支出数据。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、居民类别、人均可支配收入(元)、人均消费支出(元)\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "居民类别"], "required": ["年份", "居民类别", "人均可支配收入(元)", "人均消费支出(元)"], "eval_pipeline": {"人均可支配收入(元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "人均消费支出(元)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "居民类别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_088", "query": "保定最大的汽车产业就是长城汽车了，所以我想看下截止到2025年5月31日长城汽车所有在售车型的信息，我希望获取其完整的产品线数据。统一车型可能存在多种配置版本请全部分行列出。\n需要整理的具体信息包括（请按车型分类列出），查询不到或者没有的时候用“/”代替：\n【车型名称】\n【车身尺寸 (mm)：长 x 宽 x 高】\n【最大扭矩 (N·m)】\n【前悬架类型】\n【后悬架类型】请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n车型名称、预售价格、车身尺寸、最大扭矩、前悬架类型、后悬架类型、辅助驾驶系统及功能\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["车型名称"], "required": ["车型名称", "车身尺寸", "最大扭矩", "前悬架类型", "后悬架类型"], "eval_pipeline": {"车型名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "车身尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "最大扭矩": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "前悬架类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "后悬架类型": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_089", "query": "帮我整理一下中国所有985高校的建校年份、主管部门、学校官网地址、以及这些学校在2025中国校友会排行榜的名次、2026 QS世界大学排名的名次。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、建校年份、主管部门、学校官网地址、2025中国校友会排行榜名次、2026QS世界大学排名名次。\n其中：\n1. 学校名称需要写全称，例如：北京大学；\n2. 建校年份格式示例：1911年（以各学校官方信息为准）；\n3. 主管部门需要写全称，例如：中华人民共和国教育部；如果有多个主管部门，请用中文顿号隔开；\n4. 学校官网地址需要完整，例如：http://www.pku.edu.cn;\n5. 排行榜名次为阿拉伯数字，例如：11；\n6. 如排行榜中没有某个学校，则排名写“N/A”。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称"], "required": ["学校名称", "建校年份", "主管部门", "学校官网地址", "2025中国校友会排行榜名��", "2026qs世界大学排名名次"], "eval_pipeline": {"建校年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "主管部门": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2025中国校友会排行榜名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "2026qs世界大学排名名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "学校官网地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_090", "query": "我想调研一下截止到2025年6月30日北京地铁的运营情况，帮我汇总一下在这个时间之前，北京正式运营的线路名称、各个地铁线路总站数、总里程数、首次通车时间、起点站和终点站、运营机构。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：线路名称、总站数、总里程数、首次通车时间、运营机构、起点站和终点站。\n其中：\n线路名称格式示例：1号线、昌平线\n总站数为阿拉伯数字，例如：30、28\n总站数只需计算已开通的,不含施工封闭、暂缓、在建、待建\n总里程数单位为千米，不需要带单位，例如：52.7\n首次通车时间精确到日期即可，例如：1969年10月1日\n起点站和终点站只需说明现运行的，不含施工封闭、暂缓，在建、待建\n起点站和终点站需要写完整的站名，之间用顿号分开，例如：古城站、环球度假区站\n运营机构需要写详细的全称，例如：北京市地铁运营有限公司第二分公司\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["线路名称"], "required": ["线路名称", "总站数", "总里程数", "首次通车时间", "运营机构", "起点站和终点站"], "eval_pipeline": {"总站数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "起点站和终点站": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "总里程数": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.01}, "首次通车时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "运营机构": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "线路名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_091", "query": "这么近那么美，周末到河北。这个口号听好几年，但是实在是不知道河北有啥可玩的，所以请你帮我整理一下截止到2024年年底石家庄、承德、秦皇岛三个城市的4a、5a景区以及相关信息。\n你需要输出以下信息\n景区名称\n景区等级 (如：5A, 4A)\n所在城市\n具体地址请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n景区名称\n景区等级\n所在城市\n具体地址\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "景区等级", "所在城市", "具体地址"], "eval_pipeline": {"景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区等级": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "具体地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_092", "query": "帮我总结一下有史以来至2024年年底同时获得中国金鹰奖、白玉兰奖最佳电视剧奖提名的电视剧，汇总一下这些电视剧的首播时间、导演和集数。集数以备案数为准。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：电视剧名称、首播时间、导演和集数。\n其中：\n电视剧名称需要填写全称，不包含书名号，例如：漫长的季节；\n首播时间精确到日期即可，格式示例：2023年1月15日；\n导演如果有多个，则姓名用中文逗号分隔，例如：张艺谋、陈凯歌；\n集数填写阿拉伯数字，不需要带单位，例如：20。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电视剧名称"], "required": ["电视剧名称", "首播时间", "导演", "集数"], "eval_pipeline": {"集数": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电视剧名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "首播时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n导演只答出参考答案的子集也算对"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_093", "query": "孩子马上要上高中了，正在择校。帮忙汇总一下截止到2024年底海淀区所有公办高中的相关信息，包括学校的名称、创办时间、校训、详细地址。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：学校名称、创办时间、校训、详细地址。\n其中：\n学校名称需要填写全称，例如：中国人民大学附属中学；\n创办时间精确到年份即可，例如：1950年；\n校训如果没有则填写无；\n地址需要写的详细，例如：北京市海淀区中关村大街37号；\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["学校名称"], "required": ["学校名称", "创办时间", "校训", "详细地址"], "eval_pipeline": {"学校名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "创办时间": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "校训": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "详细地址": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_094", "query": "都说中国是\"基建狂魔\"，以通信运营业网络基础设施建设为切口，请你帮我整理一份2015-2024年来（包含2015年和2024年），中国光纤铺设与移动网络基站数量的变化情况。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、网络基础设施类别、新增数量/长度(万个/万公里)、总计数量/长度(万个/万公里)\n注：\n1. 网络基础设施类别包括移动通信基站、4G基站数、5G基站数、光缆线路，无法统计的内容使用\"/\"代替；\n2. 数量的单位统一为\"万个\"，长度的单位统一为\"万公里\"。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "网络基础设施类别"], "required": ["年份", "网络基础设施类别", "新增数量/长度(万个/万公里)", "总计数量/长度(万个/万公里)"], "eval_pipeline": {"新增数量/长度(万个/万公里)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "总计数量/长度(万个/万公里)": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "网络基础设施类别": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_095", "query": "请帮我整理出郎平担任中国国家女子排球队主教练时（注意有两个任期：2013年4月 - 2016年8月；2017年4月 - 2021年8月），所有重要国际赛事的成绩与信息。请注意，只整理她作为主教练的赛事。\n这里的重要国际赛事包括：奥运会、世界女排锦标赛、女排世界杯、世界女排联赛（VNL）、亚洲排球锦标赛、亚洲杯、大冠军杯、瑞士女排精英赛、世界女排大奖赛、亚运会\n需要包含以下信息：年份、赛事名称、上场中国女排队员（名字即可，不需要具体的前中后卫信息，名字之间以顿号连接）、赛事最终结果/名次请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n年份、赛事名称、上场中国女排队员、赛事最终结果/名次\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "赛事名称"], "required": ["年份", "赛事名称", "上场中国女排队员", "赛事最终结果/名次"], "eval_pipeline": {"年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上场中国女排队员": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "赛事最终结果/名次": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_096", "query": "梁朝伟是众所周知的影帝，请你帮我整理下他出道以来所有担任主角的且已上映的电影。时间跨度为：1985年-2024年（包含1985年和2024年）。\n整理的信息要包括：电影名称、导演、上映年份、发行方、梁朝伟通过该电影获取的专属奖项，例如最佳男主角、最佳男配角(提名不算)。如果有些信息无法检索到，请输出\"-\"。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n电影名称、导演、上映年份、发行方、梁朝伟通过该电影所获奖项\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["电影名称"], "required": ["电影名称", "导演", "上映年份", "发行方", "梁朝伟通过该电影所获奖项"], "eval_pipeline": {"电影名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "导演": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "发行方": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "梁朝伟通过该电影所获奖项": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "上映年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_097", "query": "在研究中国一线城市的人口流动趋势，以2024年的一线城市名单为准(包含新一线城市)，请你帮我以表格的形式搜索整理一些数据，时间跨度为2020-2023年（包含2020年和2023年），具体字段包括：年份、城市、净流入/流出人口数、出生人口数、死亡人口数\n如果城市处于人口增长状态，净流入/流出人口数为正数，如果城市处于人口流失状态，净流入/流出人口数为负数。涉及到人口数的单位均以万计算，精确到小数点后一位，如23.5万。对于搜索不到的数据，请用NA标记。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：年份、城市、净流入/流出人口数（万人）、出生人口数（万人）、死亡人口数（万人）\n出生人口数和死亡人口数按照对应城市的户籍人口来统计\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["年份", "城市"], "required": ["年份", "城市", "净流入人口数或净流出人口数（万人）", "出生人口数（万人）", "死亡人口数（万人）"], "eval_pipeline": {"净流入人口数或净流出人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "出生人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "死亡人口数（万人）": {"preprocess": ["extract_number"], "metric": ["number_near"], "criterion": 0.05}, "年份": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_098", "query": "截止到2025年5月31日，给我整理所有体育学北大核心期刊各自最新一刊所有研究论文，包括期刊名称、论文名称、论文关键词、论文作者。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n期刊名称、论文名称、论文关键词、论文作者\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["论文名称"], "required": ["期刊名称", "论文名称", "论文关键词", "论文作者"], "eval_pipeline": {"期刊名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文作者": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文关键词": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "论文名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_099", "query": "我在北京上班，想每个周末都去周边城市玩一下。帮我汇总一下从北京出发高铁2个小时内可达的城市中有哪些5A级景区，给出这些景区的名称、所在城市、门票价格（只给出旺季成人全价普通门票即可）以及是否属于世界文化和自然遗产。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：景区名称、所在城市、旺季成人全价门票价格。\n其中：\n景区名称请填写全称，例如：避暑山庄。\n所在城市请填写全称，例如：承德市。\n旺季成人全价门票价格单位为元，填写整数即可，不需要带单位，例如：120；如果该景点免费，则填写0。注意，只填写景区门票价格即可，不要写联票价格。\n是否属于世界文化和自然遗产，只能填“是”或“否”。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["景区名称"], "required": ["景区名称", "所在城市", "旺季成人全价门票价格", "是否属于世界文化和自然遗产"], "eval_pipeline": {"所在城市": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "旺季成人全价门票价格": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。\n只答出标准答案中的子集可算对"}, "是否属于世界文化和自然遗产": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "景区名称": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}
+{"instance_id": "ws_zh_100", "query": "给我整理截止到2025年6月15日国内所有品牌的折叠屏手机，表格形式，包括开售日期、手机品牌、手机型号、折叠后最小屏幕尺寸、打开后最大屏幕尺寸、电池大小、内存种类（rom），日期以yyyy-mm-dd形式，如2022-01-01。我就是想多了解下，下架没货的也需要整理给我。如果折叠后没有外屏的话则用“/”填到“折叠后最小屏幕尺寸”列。内存种类的格式参见256GB/512GB。请以Markdown表格的格式输出整理后的数据。\n表格中的列名依次为：\n开售日期、手机品牌、手机型号、折叠后最小屏幕尺寸、打开后最大屏幕尺寸、电池大小、内存种类，如果折叠后没有外屏的话则用“/”填到“折叠后最小屏幕尺寸”列。\n\n格式为```markdown\n{数据内容}\n```。", "evaluation": {"unique_columns": ["手机型号"], "required": ["开售日期", "手机品牌", "手机型号", "折叠后最小屏幕尺寸", "打开后最大屏幕尺寸", "电池大小", "内存种类（rom）"], "eval_pipeline": {"开售日期": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}, "电池大小": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "内存种类（rom）": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "折叠后最小屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "打开后最大屏幕尺寸": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机品牌": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["llm_judge"], "criterion": "和参考答案语义相同大致、或者指向的实体一致即可，不需要字字对应。"}, "手机型号": {"preprocess": ["norm_str"], "metric": ["exact_match"]}}}, "language": "zh"}