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蚌埠市淮上區(qū)、廣西梧州市長(zhǎng)洲區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、延安市黃陵縣
牡丹江市海林市、延邊和龍市、大連市金州區(qū)、南平市武夷山市、上海市徐匯區(qū)、天津市津南區(qū)
儋州市那大鎮(zhèn)、定西市岷縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、七臺(tái)河市新興區(qū)、揭陽市惠來縣
楚雄南華縣、合肥市肥西縣、廣西桂林市灌陽縣、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、東莞市石排鎮(zhèn)、廈門市同安區(qū)、七臺(tái)河市勃利縣
西安市碑林區(qū)、重慶市城口縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、麗水市慶元縣、渭南市澄城縣、長(zhǎng)春市榆樹市、溫州市洞頭區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、遼陽市文圣區(qū)
上饒市橫峰縣、亳州市利辛縣、黔東南榕江縣、溫州市瑞安市、泰州市高港區(qū)、邵陽市洞口縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、揚(yáng)州市邗江區(qū)
忻州市河曲縣、天津市濱海新區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、海北門源回族自治縣、漢中市略陽縣、池州市東至縣、南陽市南召縣
淄博市高青縣、大理祥云縣、郴州市汝城縣、三門峽市盧氏縣、鐵嶺市昌圖縣
文山廣南縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、定西市岷縣、南昌市青山湖區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、渭南市潼關(guān)縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
焦作市解放區(qū)、延安市寶塔區(qū)、哈爾濱市尚志市、臨滄市臨翔區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、廣西河池市南丹縣、梅州市梅縣區(qū)、鄭州市滎陽市、江門市新會(huì)區(qū)、廣西百色市靖西市
淮安市洪澤區(qū)、重慶市萬州區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、大慶市大同區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、甘南碌曲縣
中山市民眾鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、六安市金寨縣、咸陽市旬邑縣、周口市沈丘縣、臨滄市滄源佤族自治縣、懷化市鶴城區(qū)、大理永平縣
商洛市柞水縣、廣安市前鋒區(qū)、贛州市大余縣、周口市鄲城縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣
上海市浦東新區(qū)、九江市湖口縣、文昌市重興鎮(zhèn)、運(yùn)城市萬榮縣、宿州市蕭縣
濟(jì)寧市汶上縣、贛州市龍南市、深圳市羅湖區(qū)、海西蒙古族天峻縣、恩施州恩施市、駐馬店市平輿縣、贛州市上猶縣、南昌市西湖區(qū)、黃岡市紅安縣、白山市臨江市
中山市南頭鎮(zhèn)、馬鞍山市花山區(qū)、濟(jì)南市商河縣、信陽市羅山縣、楚雄雙柏縣、泉州市泉港區(qū)、漯河市臨潁縣、汕尾市海豐縣
濮陽市范縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、泉州市永春縣、樂山市犍為縣、黔南荔波縣、吉安市遂川縣、雞西市恒山區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
綏化市望奎縣、聊城市高唐縣、宜昌市夷陵區(qū)、寧夏銀川市永寧縣、連云港市灌云縣
達(dá)州市開江縣、煙臺(tái)市海陽市、贛州市崇義縣、盤錦市大洼區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、宜賓市長(zhǎng)寧縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、瀘州市江陽區(qū)
衡陽市祁東縣、天津市靜海區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、云浮市云安區(qū)、延邊圖們市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、晉中市壽陽縣
臺(tái)州市天臺(tái)縣、云浮市新興縣、廈門市湖里區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、南充市營(yíng)山縣
上海市寶山區(qū)、鄭州市鞏義市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、成都市錦江區(qū)、定西市通渭縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、廣西桂林市資源縣、菏澤市單縣
七臺(tái)河市茄子河區(qū)、臨沂市蒙陰縣、雅安市雨城區(qū)、株洲市淥口區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、隴南市康縣
寧德市古田縣、保山市施甸縣、大慶市肇源縣、三明市明溪縣、紹興市柯橋區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)
福州市連江縣、西安市未央?yún)^(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、廣元市蒼溪縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、榆林市榆陽區(qū)
忻州市保德縣、三明市寧化縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、雞西市麻山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)
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寶雞市隴縣、陽泉市平定縣、沈陽市于洪區(qū)、安慶市懷寧縣、本溪市明山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、安慶市宜秀區(qū)
聊城市高唐縣、平頂山市郟縣、平?jīng)鍪袥艽h、梅州市平遠(yuǎn)縣、張掖市山丹縣、上海市崇明區(qū)
西雙版納勐?？h、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、天津市東麗區(qū)、牡丹江市綏芬河市、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
邵陽市雙清區(qū)、六安市裕安區(qū)、深圳市寶安區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣、曲靖市馬龍區(qū)、四平市公主嶺市、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、東莞市常平鎮(zhèn)
合肥市長(zhǎng)豐縣、齊齊哈爾市依安縣、聊城市冠縣、果洛達(dá)日縣、南通市如皋市、周口市沈丘縣、廣西賀州市昭平縣
宜賓市興文縣、定西市臨洮縣、麗江市永勝縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、涼山美姑縣、南平市武夷山市
梅州市梅縣區(qū)、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、益陽市赫山區(qū)、濰坊市高密市、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣
東方市大田鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、濱州市惠民縣、東營(yíng)市廣饒縣、黃岡市武穴市、蘇州市姑蘇區(qū)
瀘州市敘永縣、上海市普陀區(qū)、鎮(zhèn)江市潤(rùn)州區(qū)、慶陽市合水縣、隨州市隨縣、廣西欽州市靈山縣、三門峽市義馬市、荊門市鐘祥市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
梅州市平遠(yuǎn)縣、西雙版納景洪市、廣西欽州市浦北縣、榆林市橫山區(qū)、遵義市鳳岡縣、岳陽市君山區(qū)、福州市平潭縣
煙臺(tái)市龍口市、廣西梧州市萬秀區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、宜賓市長(zhǎng)寧縣、漢中市洋縣、雞西市雞東縣、遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、漢中市城固縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)
九江市都昌縣、福州市閩清縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、上海市嘉定區(qū)、贛州市興國(guó)縣、資陽市安岳縣、文昌市翁田鎮(zhèn)
畢節(jié)市黔西市、松原市寧江區(qū)、周口市西華縣、鞍山市臺(tái)安縣、銅川市耀州區(qū)、恩施州建始縣、懷化市洪江市、宜春市豐城市、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、天水市麥積區(qū)
漯河市召陵區(qū)、萬寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、沈陽市康平縣、無錫市新吳區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)
紅河元陽縣、廣西柳州市鹿寨縣、寧德市福安市、晉中市介休市、黃岡市浠水縣、鷹潭市貴溪市
宜昌市夷陵區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、晉中市平遙縣、上饒市德興市、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、紹興市越城區(qū)
信陽市平橋區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、黔西南貞豐縣、泰安市新泰市、寧德市霞浦縣
大慶市林甸縣、天水市張家川回族自治縣、運(yùn)城市稷山縣、棗莊市薛城區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、廣西桂林市靈川縣、寧夏吳忠市青銅峽市、榆林市子洲縣、六安市裕安區(qū)、濱州市陽信縣
呂梁市孝義市、濮陽市南樂縣、中山市三角鎮(zhèn)、泉州市洛江區(qū)、襄陽市棗陽市
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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(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(guó)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(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(zhǎng)、黨委副書記、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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