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太原市迎澤區(qū)、荊門市東寶區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、廣西欽州市浦北縣、安慶市宜秀區(qū)、宿遷市泗洪縣、黑河市愛輝區(qū)、合肥市廬陽區(qū)
西安市藍(lán)田縣、淮安市清江浦區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、黔西南冊(cè)亨縣、長春市南關(guān)區(qū)、六安市舒城縣、咸陽市武功縣
葫蘆島市南票區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、周口市西華縣、黔西南興義市、天津市河?xùn)|區(qū)、廈門市湖里區(qū)
宿州市埇橋區(qū)、伊春市友好區(qū)、池州市石臺(tái)縣、德陽市綿竹市、天津市薊州區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、?？谑旋埲A區(qū)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、廣西來賓市忻城縣
韶關(guān)市武江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、寧波市象山縣、黔南貴定縣、衡陽市衡東縣、長治市潞城區(qū)、邵陽市新寧縣
忻州市神池縣、衡陽市石鼓區(qū)、榆林市清澗縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、隴南市禮縣
蘭州市紅古區(qū)、亳州市渦陽縣、黃岡市武穴市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、聊城市臨清市、廣西桂林市資源縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、揚(yáng)州市江都區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、安康市寧陜縣
晉中市和順縣、昆明市安寧市、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、昭通市巧家縣、南陽市桐柏縣、鷹潭市余江區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、菏澤市巨野縣、六安市舒城縣、臨沂市沂南縣
黑河市遜克縣、鄂州市華容區(qū)、遼源市龍山區(qū)、駐馬店市正陽縣、濟(jì)南市平陰縣、徐州市鼓樓區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、無錫市濱湖區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
重慶市巫溪縣、湘潭市湘潭縣、大理祥云縣、濰坊市寒亭區(qū)、滁州市全椒縣、信陽市潢川縣、沈陽市新民市、威海市榮成市、東方市東河鎮(zhèn)、保山市騰沖市
西安市周至縣、安慶市太湖縣、池州市青陽縣、西安市碑林區(qū)、甘孜白玉縣
東莞市沙田鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、漯河市郾城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、沈陽市法庫縣、海東市民和回族土族自治縣、呂梁市中陽縣、濱州市無棣縣
十堰市鄖西縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、遵義市桐梓縣、北京市延慶區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、德州市寧津縣
贛州市崇義縣、晉中市祁縣、哈爾濱市通河縣、佳木斯市湯原縣、邵陽市邵陽縣、天津市北辰區(qū)、西雙版納勐臘縣、廣西河池市宜州區(qū)
安陽市滑縣、蘇州市相城區(qū)、孝感市云夢(mèng)縣、延安市黃龍縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、迪慶香格里拉市
伊春市南岔縣、惠州市惠城區(qū)、成都市邛崍市、滁州市明光市、大同市天鎮(zhèn)縣、莆田市涵江區(qū)、楚雄雙柏縣、宜春市上高縣、揭陽市榕城區(qū)
海北剛察縣、三明市三元區(qū)、延邊延吉市、舟山市岱山縣、黔東南錦屏縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、漳州市東山縣
隴南市徽縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、上海市黃浦區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、大同市陽高縣、重慶市綦江區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、三明市泰寧縣、威海市乳山市
雙鴨山市集賢縣、宜賓市翠屏區(qū)、淄博市淄川區(qū)、臨汾市永和縣、九江市瑞昌市、玉樹曲麻萊縣、六安市金寨縣、無錫市惠山區(qū)、涼山甘洛縣
雙鴨山市寶山區(qū)、麗江市華坪縣、長沙市雨花區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、榆林市定邊縣、開封市祥符區(qū)、張家界市永定區(qū)、焦作市馬村區(qū)
肇慶市端州區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、江門市蓬江區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、天水市甘谷縣、長沙市岳麓區(qū)
廣西南寧市上林縣、海北海晏縣、延邊安圖縣、阜新市細(xì)河區(qū)、臺(tái)州市椒江區(qū)、玉溪市澄江市、揭陽市惠來縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣
哈爾濱市依蘭縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、廣西防城港市上思縣、揭陽市惠來縣、臺(tái)州市三門縣、臨夏康樂縣、河源市龍川縣
宜春市上高縣、馬鞍山市雨山區(qū)、九江市柴桑區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、泰安市新泰市、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、九江市瑞昌市、咸寧市崇陽縣、長治市屯留區(qū)、無錫市錫山區(qū)
黔東南凱里市、運(yùn)城市聞喜縣、聊城市高唐縣、臨沂市郯城縣、齊齊哈爾市甘南縣、呂梁市柳林縣、懷化市中方縣、貴陽市觀山湖區(qū)
宣城市宣州區(qū)、廣西欽州市靈山縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、西安市臨潼區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、雅安市漢源縣
?？谑协偵絽^(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、三明市尤溪縣、安順市普定縣、衡陽市常寧市、贛州市大余縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、沈陽市遼中區(qū)、駐馬店市正陽縣
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成都市蒲江縣、宜春市袁州區(qū)、駐馬店市西平縣、晉中市平遙縣、孝感市漢川市、贛州市南康區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、聊城市茌平區(qū)
泰安市岱岳區(qū)、麗水市遂昌縣、鷹潭市余江區(qū)、樂山市峨眉山市、東莞市塘廈鎮(zhèn)
濟(jì)寧市曲阜市、鄭州市金水區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、懷化市洪江市、懷化市中方縣
深圳市光明區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、六安市金寨縣、咸陽市武功縣、遂寧市安居區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
海北門源回族自治縣、合肥市瑤海區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、德州市臨邑縣、雅安市石棉縣、寧波市寧?？h、雅安市名山區(qū)、南陽市鄧州市、汕頭市金平區(qū)
漳州市華安縣、宜昌市枝江市、泉州市泉港區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、廣西桂林市荔浦市、梅州市梅江區(qū)
昆明市官渡區(qū)、漳州市云霄縣、撫順市撫順縣、鷹潭市月湖區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)
焦作市博愛縣、鶴壁市鶴山區(qū)、蕪湖市無為市、天水市秦安縣、大連市西崗區(qū)
榆林市子洲縣、深圳市龍華區(qū)、臨滄市永德縣、合肥市肥東縣、錦州市古塔區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、黃石市下陸區(qū)
佳木斯市撫遠(yuǎn)市、雞西市雞東縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、長春市綠園區(qū)、遵義市播州區(qū)
萬寧市南橋鎮(zhèn)、撫順市新?lián)釁^(qū)、上海市金山區(qū)、開封市杞縣、商洛市洛南縣
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肇慶市高要區(qū)、寧德市福鼎市、重慶市城口縣、宜賓市翠屏區(qū)、撫州市金溪縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、晉中市榆次區(qū)
張家界市桑植縣、東莞市東城街道、青島市李滄區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、惠州市惠陽區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
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安康市石泉縣、廣西防城港市上思縣、七臺(tái)河市勃利縣、東莞市東城街道、贛州市于都縣、商丘市虞城縣
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上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)估大型語言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開創(chuàng)性基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評(píng)估集進(jìn)行升級(jí)，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長的迫切需求。
Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)測(cè)試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”評(píng)估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評(píng)估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)估的廣度與深度，實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察：
推動(dòng)中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融行業(yè)，其安全與復(fù)雜任務(wù)處理能力仍是未知數(shù)。Fin-Eval 6.0的推出，為解決這一挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標(biāo)桿，也為希望在中國市場(chǎng)部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)科研方向，促進(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。
更重要的是，F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評(píng)估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)與合作，共同提升大模型在金融領(lǐng)域的整體水平，最終推動(dòng)更安全、可靠、公平的AI技術(shù)在金融領(lǐng)域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。
上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)值：一方面為金融監(jiān)管部門制定技術(shù)治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化模型開發(fā)指明方向。他指出，此類研究具有顯著的前瞻性和跨學(xué)科價(jià)值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級(jí)金融學(xué)院聯(lián)聘教授張立文指出，隨著人工智能技術(shù)日益深入地融入金融服務(wù)的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標(biāo)志著金融AI評(píng)估領(lǐng)域邁出了關(guān)鍵一步。它旨在為構(gòu)建更加安全、高效且可靠的金融AI系統(tǒng)提供重要的洞察和發(fā)展方向指導(dǎo)。一方面，新增的“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評(píng)估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評(píng)測(cè)等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)框架，抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面，依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢(shì)，研究團(tuán)隊(duì)將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復(fù)雜度的金融基準(zhǔn)測(cè)試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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