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海北剛察縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、成都市彭州市、襄陽市棗陽市、錦州市太和區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、四平市公主嶺市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣
宜賓市興文縣、黔南都勻市、楚雄雙柏縣、甘南夏河縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、遼陽市白塔區(qū)、九江市德安縣、三門峽市陜州區(qū)
濰坊市諸城市、宜昌市長陽土家族自治縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、綏化市慶安縣、阜陽市潁上縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、臺州市三門縣、聊城市高唐縣
衡陽市祁東縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、瓊海市中原鎮(zhèn)、廣西玉林市博白縣、紹興市諸暨市
九江市修水縣、湘西州保靖縣、吉林市蛟河市、福州市晉安區(qū)、遂寧市船山區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、泉州市晉江市、酒泉市瓜州縣、直轄縣天門市、平頂山市魯山縣
東莞市萬江街道、銅仁市松桃苗族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、大連市旅順口區(qū)、定西市渭源縣、達(dá)州市大竹縣、內(nèi)江市隆昌市、福州市羅源縣、溫州市永嘉縣
衢州市開化縣、淄博市臨淄區(qū)、平頂山市葉縣、清遠(yuǎn)市陽山縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、內(nèi)江市市中區(qū)
昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、煙臺市招遠(yuǎn)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、淮南市壽縣、南通市如皋市、長沙市天心區(qū)、泉州市晉江市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、大理賓川縣、四平市雙遼市、溫州市龍港市、長治市潞城區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)
遼源市龍山區(qū)、鶴壁市??h、廣西桂林市平樂縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、寶雞市岐山縣、上海市寶山區(qū)、連云港市海州區(qū)、綏化市北林區(qū)
甘孜雅江縣、馬鞍山市和縣、??谑旋埲A區(qū)、焦作市中站區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、七臺河市桃山區(qū)、黔南平塘縣、隴南市康縣
遵義市正安縣、宜春市上高縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、伊春市豐林縣、昭通市鹽津縣、重慶市榮昌區(qū)、渭南市澄城縣、煙臺市萊陽市
南京市江寧區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、中山市石岐街道、聊城市東昌府區(qū)、上海市黃浦區(qū)、白銀市平川區(qū)、商丘市柘城縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣
鄭州市新密市、大慶市龍鳳區(qū)、延安市延川縣、鐵嶺市西豐縣、上海市金山區(qū)、貴陽市開陽縣、贛州市定南縣
昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、煙臺市萊山區(qū)、重慶市南岸區(qū)、寧波市余姚市
葫蘆島市興城市、濱州市濱城區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、許昌市建安區(qū)、延安市宜川縣、安康市紫陽縣、成都市都江堰市、廣西柳州市柳南區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
臨汾市襄汾縣、武威市民勤縣、渭南市蒲城縣、寶雞市鳳縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、長治市沁源縣、昆明市呈貢區(qū)、呂梁市嵐縣、鹽城市響水縣、許昌市鄢陵縣
麗水市青田縣、濰坊市安丘市、文山文山市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、南京市玄武區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、黔東南劍河縣、上饒市鉛山縣、廣州市花都區(qū)、青島市膠州市
洛陽市瀍河回族區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)、樂山市夾江縣、松原市長嶺縣、南京市棲霞區(qū)、晉城市澤州縣、廣西百色市德保縣、聊城市莘縣
咸寧市嘉魚縣、紅河蒙自市、深圳市龍華區(qū)、贛州市信豐縣、蘇州市相城區(qū)、安順市普定縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、阜陽市界首市、大同市平城區(qū)
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、婁底市雙峰縣、銅川市宜君縣、本溪市溪湖區(qū)、陽江市陽東區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)、咸陽市長武縣、營口市老邊區(qū)、甘孜康定市
晉中市左權(quán)縣、廣西玉林市容縣、自貢市自流井區(qū)、駐馬店市泌陽縣、朔州市朔城區(qū)、慶陽市環(huán)縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、長春市寬城區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)
荊門市沙洋縣、寶雞市鳳翔區(qū)、大理鶴慶縣、菏澤市曹縣、臨沂市平邑縣、汕頭市濠江區(qū)、臺州市臨海市、泰安市寧陽縣、惠州市博羅縣
上饒市婺源縣、濱州市沾化區(qū)、聊城市東阿縣、信陽市平橋區(qū)、武漢市江夏區(qū)、宜春市豐城市、廣西桂林市龍勝各族自治縣、錦州市凌河區(qū)、海南興海縣、馬鞍山市雨山區(qū)
重慶市巫山縣、撫州市黎川縣、定西市通渭縣、酒泉市肅州區(qū)、成都市彭州市、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、長治市壺關(guān)縣
延安市志丹縣、南陽市方城縣、上海市金山區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、信陽市商城縣、遂寧市蓬溪縣
臨汾市大寧縣、廣元市劍閣縣、宜賓市屏山縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、寧波市江北區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、三明市泰寧縣、陽泉市城區(qū)
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撫順市清原滿族自治縣、濟(jì)寧市鄒城市、九江市都昌縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、鶴壁市淇濱區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、甘孜白玉縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗
南平市順昌縣、黔西南安龍縣、涼山布拖縣、株洲市炎陵縣、寧夏吳忠市同心縣
云浮市羅定市、濟(jì)寧市魚臺縣、嘉興市海鹽縣、遂寧市蓬溪縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、盤錦市雙臺子區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣
上饒市廣信區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、曲靖市沾益區(qū)、大理洱源縣、海南興??h、淄博市博山區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、綿陽市平武縣、白銀市景泰縣、撫順市撫順縣、周口市西華縣
廣西來賓市武宣縣、寧波市奉化區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、朔州市應(yīng)縣、運(yùn)城市夏縣、遂寧市大英縣、雞西市雞東縣、文山富寧縣、六盤水市水城區(qū)
晉中市昔陽縣、德州市齊河縣、黃山市屯溪區(qū)、漳州市南靖縣、廣西桂林市陽朔縣、紹興市越城區(qū)、成都市青白江區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、清遠(yuǎn)市英德市
東方市八所鎮(zhèn)、深圳市光明區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、佳木斯市同江市、寧夏銀川市賀蘭縣、白山市渾江區(qū)、鄭州市新鄭市
聊城市臨清市、廣西百色市田陽區(qū)、哈爾濱市尚志市、菏澤市定陶區(qū)、漢中市洋縣、咸寧市通山縣、鄭州市鞏義市、舟山市嵊泗縣、慶陽市合水縣、舟山市岱山縣
馬鞍山市含山縣、海南同德縣、廣安市岳池縣、濟(jì)寧市微山縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、通化市通化縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
吉林市豐滿區(qū)、廣西桂林市永福縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、泉州市洛江區(qū)、韶關(guān)市南雄市、重慶市璧山區(qū)
徐州市新沂市、漳州市平和縣、三明市清流縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、泰州市海陵區(qū)、北京市朝陽區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
郴州市桂東縣、東營市東營區(qū)、??谑忻捞m區(qū)、甘南瑪曲縣、鷹潭市月湖區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
大理祥云縣、馬鞍山市花山區(qū)、黔東南臺江縣、延安市黃龍縣、吉林市船營區(qū)
濟(jì)寧市魚臺縣、郴州市永興縣、涼山布拖縣、邵陽市邵陽縣、棗莊市嶧城區(qū)、蘭州市皋蘭縣、福州市閩清縣、五指山市南圣、天津市河?xùn)|區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
本溪市桓仁滿族自治縣、寧夏固原市隆德縣、廣西賀州市八步區(qū)、甘孜道孚縣、贛州市大余縣、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、駐馬店市確山縣
煙臺市招遠(yuǎn)市、朝陽市龍城區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、麗水市遂昌縣、咸陽市旬邑縣、吉安市泰和縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、江門市新會(huì)區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)
德州市夏津縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、昭通市綏江縣、涼山會(huì)理市、煙臺市芝罘區(qū)、臺州市臨海市、文昌市文城鎮(zhèn)
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蕪湖市鏡湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、新鄉(xiāng)市延津縣、長沙市天心區(qū)、攀枝花市米易縣、九江市彭澤縣
上饒市廣信區(qū)、阜新市清河門區(qū)、臨沂市郯城縣、鹽城市濱??h、漢中市略陽縣
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湘西州花垣縣、玉樹雜多縣、遵義市習(xí)水縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、佛山市禪城區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)
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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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評估大型語言模型(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評估集進(jìn)行升級,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、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)能力評測”的引入,則填補(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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)與智能體評測等維度。在安全層面,將會(huì)建設(shè)更加體系化的評測框架,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)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請期待!
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