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玉溪市澄江市、南平市政和縣、銅仁市德江縣、鄭州市滎陽市、重慶市石柱土家族自治縣、汕頭市潮南區(qū)、攀枝花市米易縣、武漢市蔡甸區(qū)、咸陽市旬邑縣、濱州市陽信縣
涼山喜德縣、商丘市民權(quán)縣、鐵嶺市昌圖縣、上海市閔行區(qū)、定西市岷縣、平頂山市舞鋼市、大連市西崗區(qū)、萬寧市北大鎮(zhèn)、海北門源回族自治縣、九江市瑞昌市
寧夏銀川市金鳳區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、青島市市南區(qū)、昆明市宜良縣
徐州市賈汪區(qū)、武漢市江岸區(qū)、五指山市水滿、漳州市長泰區(qū)、海北剛察縣、果洛甘德縣、鹽城市濱?？h
天津市薊州區(qū)、直轄縣天門市、忻州市寧武縣、三門峽市盧氏縣、佳木斯市郊區(qū)
遵義市習(xí)水縣、江門市新會(huì)區(qū)、郴州市北湖區(qū)、五指山市通什、衢州市開化縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
撫州市金溪縣、雙鴨山市集賢縣、朝陽市雙塔區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、杭州市江干區(qū)
宜賓市江安縣、達(dá)州市渠縣、遵義市仁懷市、陽江市陽春市、廣西柳州市柳南區(qū)、伊春市伊美區(qū)、汕頭市金平區(qū)
甘孜康定市、甘孜瀘定縣、漯河市郾城區(qū)、南通市啟東市、孝感市孝昌縣
文昌市潭牛鎮(zhèn)、青島市嶗山區(qū)、重慶市城口縣、池州市東至縣、白山市長白朝鮮族自治縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、福州市閩清縣
雞西市虎林市、平?jīng)鍪徐o寧縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、北京市大興區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、慶陽市華池縣、沈陽市鐵西區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、平?jīng)鍪星f浪縣、寧波市寧海縣
肇慶市封開縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、北京市大興區(qū)、金昌市永昌縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)
隴南市武都區(qū)、焦作市沁陽市、西寧市城東區(qū)、伊春市南岔縣、大連市中山區(qū)、孝感市漢川市、青島市平度市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、東莞市莞城街道
麗江市永勝縣、襄陽市樊城區(qū)、三明市建寧縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、咸寧市嘉魚縣
東營市利津縣、七臺(tái)河市勃利縣、運(yùn)城市河津市、成都市蒲江縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、忻州市原平市、玉樹雜多縣、慶陽市西峰區(qū)
寶雞市金臺(tái)區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、南平市延平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、甘孜理塘縣、重慶市合川區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、河源市紫金縣、攀枝花市西區(qū)、衢州市常山縣
日照市東港區(qū)、臨汾市堯都區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市新田縣、九江市修水縣、保山市昌寧縣、上海市金山區(qū)、眉山市東坡區(qū)
遵義市湄潭縣、鹽城市濱?？h、鷹潭市余江區(qū)、十堰市鄖西縣、保山市龍陵縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、黃石市陽新縣、湘西州保靖縣、鄭州市二七區(qū)、孝感市安陸市
汕頭市龍湖區(qū)、大慶市林甸縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、丹東市振興區(qū)、南充市蓬安縣、北京市西城區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
溫州市永嘉縣、宿遷市泗陽縣、濟(jì)南市歷城區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、達(dá)州市渠縣、韶關(guān)市南雄市、宜春市銅鼓縣
泉州市惠安縣、重慶市九龍坡區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、楚雄牟定縣、運(yùn)城市平陸縣
蚌埠市蚌山區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、呂梁市離石區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)
甘孜九龍縣、黔南羅甸縣、哈爾濱市雙城區(qū)、海西蒙古族德令哈市、咸寧市崇陽縣
海北海晏縣、濰坊市臨朐縣、黔東南施秉縣、濟(jì)南市商河縣、張家界市桑植縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、直轄縣仙桃市、白山市長白朝鮮族自治縣、信陽市固始縣
儋州市峨蔓鎮(zhèn)、銅陵市樅陽縣、恩施州建始縣、邵陽市邵東市、榆林市靖邊縣、荊門市沙洋縣、中山市西區(qū)街道、眉山市仁壽縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、廣西南寧市馬山縣
商丘市睢陽區(qū)、大同市陽高縣、長春市綠園區(qū)、孝感市應(yīng)城市、黔東南臺(tái)江縣、茂名市高州市
永州市冷水灘區(qū)、荊門市京山市、嘉興市秀洲區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、青島市市南區(qū)、淄博市沂源縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、五指山市番陽、運(yùn)城市鹽湖區(qū)
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三沙市西沙區(qū)、榆林市府谷縣、商丘市寧陵縣、廣安市華鎣市、連云港市連云區(qū)
洛陽市洛寧縣、商洛市洛南縣、延邊敦化市、許昌市長葛市、舟山市定海區(qū)、吉安市永新縣
肇慶市四會(huì)市、朔州市山陰縣、中山市中山港街道、渭南市臨渭區(qū)、黃石市下陸區(qū)、佛山市高明區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、黔西南望謨縣、天水市張家川回族自治縣、漳州市漳浦縣
杭州市富陽區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、攀枝花市東區(qū)、廣西河池市南丹縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、鹽城市響水縣、邵陽市大祥區(qū)
宜昌市當(dāng)陽市、通化市東昌區(qū)、阜陽市潁上縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、滁州市瑯琊區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、益陽市安化縣、定西市臨洮縣、蘇州市常熟市、甘南迭部縣
河源市東源縣、麗江市古城區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、衢州市開化縣、上海市松江區(qū)、廈門市集美區(qū)、駐馬店市西平縣、中山市東升鎮(zhèn)
岳陽市華容縣、西雙版納勐臘縣、五指山市南圣、攀枝花市東區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣
隴南市成縣、延邊汪清縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、甘孜得榮縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)
梅州市蕉嶺縣、安順市西秀區(qū)、廣西來賓市武宣縣、紅河石屏縣、延邊汪清縣
揭陽市揭東區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、南平市光澤縣、松原市扶余市、商洛市商南縣、南京市六合區(qū)、果洛瑪多縣、邵陽市綏寧縣、揚(yáng)州市江都區(qū)
臨汾市侯馬市、上饒市弋陽縣、惠州市博羅縣、牡丹江市寧安市、雙鴨山市寶清縣
蘇州市虎丘區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、岳陽市湘陰縣、周口市川匯區(qū)
莆田市秀嶼區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、四平市鐵西區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、天水市清水縣、馬鞍山市博望區(qū)
舟山市岱山縣、婁底市婁星區(qū)、肇慶市廣寧縣、玉樹囊謙縣、寧波市寧?？h
大慶市讓胡路區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、泰州市興化市、盤錦市盤山縣、成都市青羊區(qū)、延安市黃陵縣、大連市瓦房店市、晉中市祁縣
鞍山市立山區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、溫州市泰順縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、咸寧市崇陽縣、上海市青浦區(qū)
揭陽市揭西縣、營口市蓋州市、定西市隴西縣、成都市溫江區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、南昌市青云譜區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、江門市蓬江區(qū)、涼山金陽縣
通化市二道江區(qū)、白銀市景泰縣、商洛市柞水縣、杭州市濱江區(qū)、韶關(guān)市南雄市、天津市濱海新區(qū)、咸寧市赤壁市、鶴壁市山城區(qū)
長沙市雨花區(qū)、宜春市宜豐縣、巴中市平昌縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、安慶市桐城市、淮安市金湖縣、韶關(guān)市仁化縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、南陽市新野縣、海南興?？h、廣西賀州市富川瑤族自治縣、荊州市江陵縣、黃岡市黃梅縣
駐馬店市西平縣、開封市鼓樓區(qū)、阜陽市潁上縣、鹽城市射陽縣、德陽市什邡市
天水市張家川回族自治縣、泉州市安溪縣、麗水市景寧畬族自治縣、安陽市殷都區(qū)、通化市二道江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、寧夏銀川市靈武市、長治市潞城區(qū)
廣西來賓市金秀瑤族自治縣、駐馬店市西平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、重慶市云陽縣、宿州市泗縣、榆林市神木市、紅河蒙自市、樂山市五通橋區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
臺(tái)州市玉環(huán)市、徐州市新沂市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、東莞市石龍鎮(zhèn)
滁州市瑯琊區(qū)、泉州市金門縣、鄭州市管城回族區(qū)、鄭州市新鄭市、達(dá)州市通川區(qū)、武漢市武昌區(qū)、寶雞市鳳縣、黔東南錦屏縣
遵義市湄潭縣、淮北市濉溪縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、榆林市佳縣、臨汾市浮山縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、三明市寧化縣
西寧市湟中區(qū)、周口市川匯區(qū)、金華市金東區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、天津市靜海區(qū)、宜春市豐城市
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(duì)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(duì)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(qǐng)期待！
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