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東莞市鳳崗鎮(zhèn)、平頂山市葉縣、牡丹江市海林市、臺(tái)州市溫嶺市、蘭州市紅古區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、衡陽市耒陽市、蘭州市安寧區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)
孝感市大悟縣、運(yùn)城市夏縣、中山市東升鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、安陽市殷都區(qū)、三門峽市義馬市、綏化市肇東市、呂梁市興縣、無錫市梁溪區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
惠州市惠東縣、宜賓市南溪區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、松原市寧江區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、中山市南區(qū)街道、錦州市黑山縣
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、寧夏銀川市永寧縣、孝感市安陸市、重慶市南岸區(qū)、江門市江海區(qū)、遵義市習(xí)水縣、文山西疇縣、眉山市彭山區(qū)
廣州市白云區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)、吉安市井岡山市、東莞市中堂鎮(zhèn)、長治市武鄉(xiāng)縣、臨滄市滄源佤族自治縣、宜賓市南溪區(qū)、吉林市蛟河市
周口市商水縣、廣州市荔灣區(qū)、呂梁市汾陽市、長春市九臺(tái)區(qū)、杭州市建德市、濰坊市坊子區(qū)、大理賓川縣、駐馬店市遂平縣
松原市乾安縣、黔西南望謨縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、邵陽市大祥區(qū)、汕尾市陸豐市、雅安市蘆山縣、益陽市桃江縣、金華市永康市、臨高縣博厚鎮(zhèn)
青島市市北區(qū)、焦作市孟州市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、白山市臨江市、上饒市德興市、荊門市掇刀區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、哈爾濱市方正縣
廣元市青川縣、甘南夏河縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、張家界市桑植縣、宜春市袁州區(qū)、焦作市溫縣、廣州市越秀區(qū)
佳木斯市東風(fēng)區(qū)、廣西桂林市荔浦市、重慶市大足區(qū)、十堰市竹山縣、齊齊哈爾市泰來縣、池州市石臺(tái)縣、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣
東莞市南城街道、鄭州市二七區(qū)、麗水市松陽縣、湘西州古丈縣、伊春市烏翠區(qū)
吉林市磐石市、綿陽市江油市、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、文昌市重興鎮(zhèn)、廣安市前鋒區(qū)、日照市莒縣、濰坊市臨朐縣、廣西南寧市賓陽縣
吉安市萬安縣、陽泉市城區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、金華市浦江縣、甘孜九龍縣、汕頭市潮南區(qū)、紅河瀘西縣、梅州市豐順縣
平?jīng)鍪谐缧趴h、張掖市民樂縣、大連市旅順口區(qū)、甘南迭部縣、開封市祥符區(qū)、榆林市佳縣、曲靖市陸良縣、長治市武鄉(xiāng)縣
三明市清流縣、昆明市五華區(qū)、泉州市惠安縣、巴中市巴州區(qū)、天津市河西區(qū)、徐州市新沂市、南陽市方城縣、開封市蘭考縣
甘南舟曲縣、開封市杞縣、馬鞍山市雨山區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、臺(tái)州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
洛陽市欒川縣、中山市民眾鎮(zhèn)、中山市五桂山街道、長春市南關(guān)區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)
楚雄永仁縣、通化市二道江區(qū)、果洛久治縣、廣西南寧市青秀區(qū)、宜賓市江安縣、東莞市常平鎮(zhèn)
孝感市云夢縣、六盤水市水城區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、長治市長子縣、焦作市山陽區(qū)、榆林市定邊縣
聊城市冠縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、重慶市江北區(qū)、襄陽市保康縣、黔南平塘縣、昆明市東川區(qū)、伊春市南岔縣、長春市朝陽區(qū)
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日照市五蓮縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、信陽市平橋區(qū)、衢州市江山市、畢節(jié)市織金縣、泉州市石獅市
聊城市莘縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、廣西柳州市柳北區(qū)、湛江市霞山區(qū)、晉中市太谷區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)
廣西梧州市藤縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、延安市黃龍縣、杭州市上城區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、漳州市長泰區(qū)、南陽市淅川縣、廣西河池市宜州區(qū)、楚雄祿豐市、廣西梧州市蒼梧縣
武漢市東西湖區(qū)、商丘市梁園區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、安慶市望江縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、亳州市利辛縣、金華市浦江縣、雙鴨山市尖山區(qū)、張掖市民樂縣、茂名市高州市
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通化市集安市、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、直轄縣潛江市、綏化市明水縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、晉中市靈石縣、綿陽市涪城區(qū)、莆田市城廂區(qū)、臨汾市吉縣、株洲市醴陵市
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惠州市博羅縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、文昌市重興鎮(zhèn)、哈爾濱市阿城區(qū)、九江市共青城市、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣
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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)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(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)者之間的良性競爭與合作，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)性測試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評(píng)測”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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(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)測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測框架，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，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)測試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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