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棗莊市市中區(qū)、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、信陽(yáng)市固始縣、德州市樂(lè)陵市、贛州市定南縣、上饒市余干縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)
聊城市高唐縣、大連市金州區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、延邊汪清縣、吉安市新干縣、許昌市禹州市、海東市樂(lè)都區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、洛陽(yáng)市孟津區(qū)
蘇州市虎丘區(qū)、丹東市鳳城市、泉州市惠安縣、蕪湖市無(wú)為市、遵義市仁懷市、寧夏吳忠市鹽池縣、營(yíng)口市蓋州市、漯河市郾城區(qū)、綏化市綏棱縣、汕頭市澄海區(qū)
泰州市靖江市、東莞市清溪鎮(zhèn)、定西市隴西縣、昆明市宜良縣、嘉興市秀洲區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、海南貴南縣、贛州市章貢區(qū)、岳陽(yáng)市平江縣
漯河市源匯區(qū)、上海市閔行區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、廣西南寧市隆安縣、茂名市信宜市、楚雄南華縣、金昌市永昌縣
菏澤市單縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、淮安市淮安區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、南陽(yáng)市社旗縣、延邊敦化市、廣西百色市西林縣、雙鴨山市友誼縣
三門(mén)峽市盧氏縣、忻州市靜樂(lè)縣、十堰市茅箭區(qū)、甘孜新龍縣、通化市東昌區(qū)、惠州市惠陽(yáng)區(qū)、甘孜理塘縣
焦作市馬村區(qū)、杭州市臨安區(qū)、青島市黃島區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、瓊海市潭門(mén)鎮(zhèn)、北京市大興區(qū)
牡丹江市寧安市、蚌埠市五河縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、荊門(mén)市京山市、六安市舒城縣、日照市東港區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、蘇州市常熟市、平頂山市石龍區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
黃石市黃石港區(qū)、徐州市泉山區(qū)、德陽(yáng)市廣漢市、揚(yáng)州市高郵市、河源市和平縣、漢中市略陽(yáng)縣、北京市順義區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)、青島市市南區(qū)
黔南長(zhǎng)順縣、天水市張家川回族自治縣、鄭州市鞏義市、淮安市漣水縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、郴州市嘉禾縣、連云港市海州區(qū)、河源市連平縣
廣西桂林市資源縣、中山市小欖鎮(zhèn)、宜賓市屏山縣、眉山市洪雅縣、懷化市通道侗族自治縣、遼源市東豐縣、雅安市滎經(jīng)縣
麗江市古城區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、延安市吳起縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、寧德市壽寧縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、安康市白河縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
青島市城陽(yáng)區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、渭南市蒲城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、黃山市黟縣、安康市漢陰縣、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市、白城市鎮(zhèn)賚縣、昭通市巧家縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)
太原市尖草坪區(qū)、三明市明溪縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、定西市通渭縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、佛山市順德區(qū)、普洱市景東彝族自治縣
自貢市大安區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、婁底市冷水江市、麗水市縉云縣、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、廣西賀州市平桂區(qū)、南充市西充縣、東方市大田鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣
安陽(yáng)市北關(guān)區(qū)、遵義市播州區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、濟(jì)南市平陰縣、丹東市振興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、廣西來(lái)賓市象州縣、玉樹(shù)囊謙縣
廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、哈爾濱市木蘭縣、運(yùn)城市夏縣、紹興市嵊州市、贛州市興國(guó)縣、馬鞍山市雨山區(qū)
湖州市長(zhǎng)興縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、漢中市留壩縣、重慶市豐都縣、宜昌市興山縣、渭南市韓城市、東莞市中堂鎮(zhèn)、南昌市東湖區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)
寧夏銀川市永寧縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、杭州市蕭山區(qū)
寧夏固原市彭陽(yáng)縣、北京市昌平區(qū)、麗江市永勝縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)、焦作市解放區(qū)
商丘市睢縣、安慶市望江縣、淮安市淮安區(qū)、江門(mén)市蓬江區(qū)、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、南平市武夷山市、金華市義烏市、南陽(yáng)市桐柏縣、周口市西華縣、保山市隆陽(yáng)區(qū)
屯昌縣南坤鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)西縣、連云港市連云區(qū)、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、深圳市羅湖區(qū)
廣州市增城區(qū)、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、三明市尤溪縣、泰安市肥城市、吉林市船營(yíng)區(qū)、東營(yíng)市河口區(qū)
北京市平谷區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)、南平市武夷山市、臨沂市河?xùn)|區(qū)、上饒市鉛山縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、鄭州市鞏義市、商洛市商南縣
廣西河池市南丹縣、九江市瑞昌市、廣西南寧市武鳴區(qū)、平?jīng)鍪星f浪縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、常德市澧縣
孝感市漢川市、麗水市云和縣、隴南市文縣、寧波市江北區(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、海東市互助土族自治縣、深圳市寶安區(qū)、榆林市橫山區(qū)、廣西百色市德保縣、梅州市梅江區(qū)
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維修進(jìn)度實(shí)時(shí)查詢(xún)，掌握服務(wù)動(dòng)態(tài)：我們提供維修進(jìn)度實(shí)時(shí)查詢(xún)功能，客戶(hù)可通過(guò)官網(wǎng)或APP隨時(shí)了解維修進(jìn)度，掌握服務(wù)動(dòng)態(tài)。
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哈爾濱市呼蘭區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、南昌市灣里區(qū)、上海市閔行區(qū)、萬(wàn)寧市后安鎮(zhèn)
果洛瑪多縣、黔東南從江縣、廣西欽州市欽南區(qū)、西安市臨潼區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽(yáng)市、泉州市豐澤區(qū)、長(zhǎng)治市屯留區(qū)、遂寧市大英縣、株洲市天元區(qū)
綿陽(yáng)市江油市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、攀枝花市仁和區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、儋州市光村鎮(zhèn)、撫州市南豐縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、中山市南區(qū)街道、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、陽(yáng)泉市盂縣、肇慶市德慶縣、黃石市黃石港區(qū)
荊州市松滋市、臨汾市隰縣、阜陽(yáng)市太和縣、常德市石門(mén)縣、淄博市張店區(qū)
黑河市遜克縣、汕尾市海豐縣、杭州市拱墅區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市康平縣、武漢市新洲區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、蚌埠市五河縣
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東莞市麻涌鎮(zhèn)、信陽(yáng)市息縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、中山市阜沙鎮(zhèn)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)
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湘西州永順縣、紅河紅河縣、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、德陽(yáng)市羅江區(qū)、紅河蒙自市、宿遷市沭陽(yáng)縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)
榆林市綏德縣、商丘市寧陵縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、三明市永安市、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、宣城市涇縣、茂名市信宜市、咸寧市通城縣
長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、廣州市花都區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、南通市啟東市、六盤(pán)水市盤(pán)州市、銅陵市義安區(qū)、宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)
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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
黃南河南蒙古族自治縣、十堰市張灣區(qū)、昭通市水富市、焦作市中站區(qū)、鶴壁市?？h、萬(wàn)寧市萬(wàn)城鎮(zhèn)、江門(mén)市恩平市、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)
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惠州市惠城區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、太原市尖草坪區(qū)、南陽(yáng)市桐柏縣、廣西桂林市永?？h、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、黃石市陽(yáng)新縣、蘇州市張家港市
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(xiàn)”。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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