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東莞市石碣鎮(zhèn)、益陽(yáng)市安化縣、丹東市振興區(qū)、云浮市云安區(qū)、白山市撫松縣、四平市公主嶺市、廣西南寧市良慶區(qū)、南通市啟東市、濟(jì)南市章丘區(qū)
畢節(jié)市黔西市、海南共和縣、運(yùn)城市垣曲縣、周口市川匯區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
銅仁市碧江區(qū)、寧夏固原市隆德縣、遼陽(yáng)市燈塔市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、隴南市文縣、營(yíng)口市蓋州市、臨沂市蘭山區(qū)、萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)、麗水市縉云縣
撫州市黎川縣、焦作市馬村區(qū)、廣元市昭化區(qū)、深圳市南山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、滁州市明光市
佳木斯市樺南縣、龍巖市長(zhǎng)汀縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、文山廣南縣、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、營(yíng)口市西市區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
遵義市鳳岡縣、平?jīng)鍪袥艽h、大慶市讓胡路區(qū)、昭通市水富市、十堰市竹山縣、聊城市莘縣、六盤(pán)水市水城區(qū)
平?jīng)鍪袥艽h、青島市即墨區(qū)、阜陽(yáng)市臨泉縣、吉林市舒蘭市、安慶市懷寧縣、樂(lè)山市峨眉山市、福州市福清市、德州市臨邑縣、中山市大涌鎮(zhèn)、安順市普定縣
咸陽(yáng)市武功縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、安慶市懷寧縣、甘南舟曲縣、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、昭通市大關(guān)縣、常州市武進(jìn)區(qū)
江門(mén)市江海區(qū)、遂寧市安居區(qū)、梅州市興寧市、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、廣西防城港市上思縣、南平市政和縣、贛州市寧都縣、麗江市玉龍納西族自治縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)
重慶市萬(wàn)州區(qū)、昭通市水富市、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、重慶市石柱土家族自治縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、重慶市豐都縣、開(kāi)封市通許縣、德陽(yáng)市綿竹市
畢節(jié)市納雍縣、伊春市烏翠區(qū)、雞西市虎林市、蘭州市皋蘭縣、宜賓市敘州區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、漳州市南靖縣、日照市東港區(qū)、重慶市江北區(qū)、佳木斯市樺川縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、綏化市安達(dá)市
海西蒙古族德令哈市、天津市和平區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、臨沂市莒南縣、安康市嵐皋縣
金華市蘭溪市、佳木斯市樺川縣、天津市西青區(qū)、淮安市盱眙縣、伊春市南岔縣、陽(yáng)泉市盂縣、淄博市博山區(qū)、臨滄市云縣、永州市東安縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、濱州市博興縣、上饒市婺源縣、銅仁市萬(wàn)山區(qū)、黔南甕安縣、?？谑忻捞m區(qū)、商丘市夏邑縣、荊州市監(jiān)利市、福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)、大同市廣靈縣
佛山市南海區(qū)、沈陽(yáng)市遼中區(qū)、上饒市德興市、榆林市清澗縣、襄陽(yáng)市宜城市、清遠(yuǎn)市佛岡縣、周口市淮陽(yáng)區(qū)
雅安市蘆山縣、潮州市饒平縣、酒泉市瓜州縣、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、寧夏銀川市賀蘭縣、齊齊哈爾市甘南縣
南充市閬中市、周口市西華縣、菏澤市牡丹區(qū)、合肥市巢湖市、三明市清流縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、武漢市江漢區(qū)
漳州市龍文區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)、商丘市民權(quán)縣
寶雞市麟游縣、四平市雙遼市、楚雄牟定縣、大慶市肇州縣、酒泉市金塔縣、大連市旅順口區(qū)、咸陽(yáng)市長(zhǎng)武縣、錦州市黑山縣
白山市靖宇縣、曲靖市陸良縣、白銀市白銀區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、金華市金東區(qū)、萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)
郴州市汝城縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、保山市隆陽(yáng)區(qū)、西安市長(zhǎng)安區(qū)、雞西市雞東縣、廣西柳州市鹿寨縣
聊城市臨清市、阜陽(yáng)市潁東區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、自貢市榮縣、普洱市思茅區(qū)、廣西來(lái)賓市興賓區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、池州市貴池區(qū)、麗江市永勝縣
張家界市桑植縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、文山丘北縣、渭南市華陰市、甘孜鄉(xiāng)城縣、玉溪市峨山彝族自治縣、信陽(yáng)市淮濱縣、蘭州市安寧區(qū)、銅川市宜君縣
廣西南寧市橫州市、酒泉市敦煌市、金華市東陽(yáng)市、渭南市富平縣、資陽(yáng)市樂(lè)至縣、淮北市杜集區(qū)、株洲市淥口區(qū)、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)
廣西崇左市寧明縣、鞍山市海城市、贛州市全南縣、自貢市大安區(qū)、黑河市遜克縣、鄭州市上街區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、黔南三都水族自治縣
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東莞市塘廈鎮(zhèn)、平頂山市郟縣、吉安市井岡山市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、雞西市雞冠區(qū)
延邊琿春市、信陽(yáng)市潢川縣、荊州市監(jiān)利市、駐馬店市確山縣、菏澤市單縣
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青島市城陽(yáng)區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、朔州市平魯區(qū)、湖州市德清縣、太原市古交市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
黑河市北安市、儋州市光村鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)、淮南市八公山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、宜賓市長(zhǎng)寧縣、攀枝花市仁和區(qū)、德州市寧津縣
果洛瑪多縣、七臺(tái)河市勃利縣、開(kāi)封市龍亭區(qū)、上饒市廣信區(qū)、襄陽(yáng)市宜城市、楚雄大姚縣、晉城市高平市、廣西桂林市興安縣
張掖市甘州區(qū)、延邊圖們市、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、永州市江華瑤族自治縣、楚雄祿豐市、遵義市正安縣、商丘市寧陵縣、常州市天寧區(qū)、廣安市前鋒區(qū)
焦作市中站區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、天水市清水縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、南平市武夷山市、廈門(mén)市翔安區(qū)
徐州市賈汪區(qū)、武漢市江岸區(qū)、五指山市水滿(mǎn)、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、海北剛察縣、果洛甘德縣、鹽城市濱?？h
泰安市泰山區(qū)、成都市錦江區(qū)、甘孜爐霍縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、大理賓川縣、曲靖市富源縣、紹興市柯橋區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
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中山市神灣鎮(zhèn)、東方市四更鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、成都市都江堰市、黃石市鐵山區(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(yáng)市太子河區(qū)、黃石市下陸區(qū)
綏化市北林區(qū)、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、徐州市銅山區(qū)、三明市建寧縣、臨汾市汾西縣、吉安市青原區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、黔南福泉市
撫州市資溪縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、溫州市洞頭區(qū)、廣西北海市海城區(qū)
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河源市紫金縣、營(yíng)口市大石橋市、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、葫蘆島市龍港區(qū)、沈陽(yáng)市法庫(kù)縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣
東莞市東城街道、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、濰坊市昌樂(lè)縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、晉中市昔陽(yáng)縣
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馬鞍山市含山縣、貴陽(yáng)市息烽縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、甘南碌曲縣、淮南市八公山區(qū)、吉安市峽江縣
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(yǔ)言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)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(guò)16,000道，旨在滿(mǎn)足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)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(guò)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(guò)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(guò)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(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專(zhuān)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(guó)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(guò)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(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(zhǎng)、黨委副書(shū)記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)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(mén)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(kāi)發(fā)指明方向。他指出，此類(lèi)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(lái)，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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