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武漢市江漢區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、巴中市平昌縣、南陽市西峽縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、煙臺市萊陽市、榆林市定邊縣、咸陽市長武縣、鄭州市登封市、北京市門頭溝區(qū)
昭通市大關(guān)縣、臺州市三門縣、畢節(jié)市大方縣、九江市湖口縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、澄邁縣金江鎮(zhèn)
雅安市漢源縣、廣西北海市合浦縣、鞍山市立山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、昆明市尋甸回族彝族自治縣、荊門市京山市、廣西北海市海城區(qū)、臨汾市翼城縣、本溪市溪湖區(qū)
海東市民和回族土族自治縣、婁底市雙峰縣、湛江市遂溪縣、南平市松溪縣、重慶市永川區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、海南貴南縣、牡丹江市西安區(qū)、上海市虹口區(qū)、咸寧市嘉魚縣
內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、巴中市南江縣、酒泉市瓜州縣、寶雞市岐山縣、黔東南劍河縣、十堰市房縣
濟寧市曲阜市、徐州市豐縣、廣西賀州市平桂區(qū)、荊州市洪湖市、南京市高淳區(qū)
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、焦作市沁陽市、大理云龍縣、三明市沙縣區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)
運城市芮城縣、鄭州市上街區(qū)、河源市源城區(qū)、大理彌渡縣、?？谑行阌^(qū)、濟南市天橋區(qū)、南昌市東湖區(qū)、南通市如東縣、韶關(guān)市武江區(qū)、張家界市武陵源區(qū)
岳陽市平江縣、渭南市白水縣、阜陽市太和縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、撫州市樂安縣、九江市潯陽區(qū)
廣西河池市都安瑤族自治縣、南陽市南召縣、銅陵市義安區(qū)、廣西河池市東蘭縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、西安市未央?yún)^(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
南充市閬中市、昆明市富民縣、文山西疇縣、上海市楊浦區(qū)、荊州市松滋市、忻州市河曲縣
樂山市峨眉山市、宿遷市宿城區(qū)、福州市晉安區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、撫州市黎川縣
銅仁市印江縣、武漢市漢南區(qū)、大理劍川縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、焦作市馬村區(qū)
鶴壁市?？h、黔東南丹寨縣、咸寧市赤壁市、廣西賀州市八步區(qū)、荊門市京山市、黃山市休寧縣、蕪湖市灣沚區(qū)、合肥市肥西縣、甘孜巴塘縣
定安縣富文鎮(zhèn)、營口市蓋州市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、咸陽市楊陵區(qū)、連云港市灌南縣、杭州市臨安區(qū)、濟南市槐蔭區(qū)
廣西柳州市柳城縣、丹東市元寶區(qū)、遵義市桐梓縣、延邊安圖縣、懷化市麻陽苗族自治縣
南京市高淳區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、四平市鐵東區(qū)、北京市昌平區(qū)、廣西桂林市永福縣
宜春市樟樹市、南陽市社旗縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、銅川市耀州區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、運城市平陸縣、長沙市雨花區(qū)、南通市海門區(qū)
曲靖市陸良縣、徐州市新沂市、杭州市臨安區(qū)、朝陽市朝陽縣、遂寧市蓬溪縣、武威市天祝藏族自治縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、廣西欽州市靈山縣
宣城市旌德縣、孝感市漢川市、延邊琿春市、濰坊市奎文區(qū)、眉山市洪雅縣、吉林市永吉縣
茂名市茂南區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、商丘市永城市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、洛陽市孟津區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)
臨沂市河?xùn)|區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、衢州市開化縣、伊春市伊美區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、漳州市華安縣
北京市門頭溝區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、天津市東麗區(qū)、武漢市江夏區(qū)
哈爾濱市依蘭縣、運城市鹽湖區(qū)、廣西防城港市上思縣、揭陽市惠來縣、臺州市三門縣、臨夏康樂縣、河源市龍川縣
寧德市壽寧縣、寧波市北侖區(qū)、贛州市興國縣、陽泉市礦區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、臺州市溫嶺市、晉中市榆次區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、曲靖市陸良縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
黃岡市黃梅縣、達州市開江縣、揚州市廣陵區(qū)、四平市鐵東區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、常德市石門縣、焦作市博愛縣
廣西河池市巴馬瑤族自治縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、德州市寧津縣、長治市沁縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、運城市萬榮縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、濟南市槐蔭區(qū)、恩施州鶴峰縣、蕪湖市灣沚區(qū)
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寧夏固原市彭陽縣、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)
東莞市石排鎮(zhèn)、安順市西秀區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、周口市西華縣、延邊琿春市、呂梁市汾陽市
鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、三明市沙縣區(qū)、肇慶市四會市、蘇州市昆山市、邵陽市北塔區(qū)
漢中市城固縣、攀枝花市東區(qū)、海南貴德縣、汕尾市陸豐市、徐州市云龍區(qū)、伊春市南岔縣、湖州市吳興區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)
中山市南區(qū)街道、淄博市淄川區(qū)、泉州市泉港區(qū)、贛州市信豐縣、梅州市豐順縣、渭南市富平縣、濮陽市濮陽縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、鹽城市濱?？h、廣西南寧市隆安縣
酒泉市肅州區(qū)、深圳市光明區(qū)、南通市啟東市、哈爾濱市呼蘭區(qū)、廈門市湖里區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、漢中市寧強縣、綏化市慶安縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、葫蘆島市興城市、汕頭市澄海區(qū)、茂名市茂南區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
張掖市山丹縣、甘南迭部縣、重慶市城口縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、渭南市蒲城縣、武威市天祝藏族自治縣
隴南市徽縣、宜昌市點軍區(qū)、韶關(guān)市南雄市、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、四平市鐵西區(qū)、安慶市懷寧縣、白城市洮北區(qū)
晉中市祁縣、日照市嵐山區(qū)、涼山冕寧縣、徐州市邳州市、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、漳州市東山縣
商洛市鎮(zhèn)安縣、海東市樂都區(qū)、武漢市江夏區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、荊州市洪湖市、撫州市廣昌縣、巴中市平昌縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、臨滄市鎮(zhèn)康縣
安慶市太湖縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、哈爾濱市依蘭縣、運城市夏縣、宿遷市沭陽縣
福州市馬尾區(qū)、天水市麥積區(qū)、廣元市利州區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、東營市廣饒縣
盤錦市大洼區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、鹽城市射陽縣、臨汾市洪洞縣、六安市舒城縣、齊齊哈爾市克東縣、濟寧市微山縣、遼源市東豐縣、濟寧市嘉祥縣
錦州市凌海市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、汕頭市龍湖區(qū)、常州市天寧區(qū)、朔州市右玉縣、綏化市北林區(qū)、運城市絳縣、邵陽市北塔區(qū)
駐馬店市汝南縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、日照市莒縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、儋州市大成鎮(zhèn)、衡陽市衡東縣、安康市漢陰縣
黃岡市黃梅縣、延邊圖們市、安陽市安陽縣、撫順市清原滿族自治縣、安陽市殷都區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、海南共和縣、廣西玉林市容縣、新余市分宜縣
德陽市廣漢市、吉林市豐滿區(qū)、鄭州市滎陽市、廣西河池市東蘭縣、懷化市沅陵縣、嘉興市海寧市、泰州市高港區(qū)、牡丹江市寧安市、大連市西崗區(qū)、臨汾市大寧縣
定安縣龍河鎮(zhèn)、徐州市賈汪區(qū)、忻州市岢嵐縣、青島市嶗山區(qū)、資陽市安岳縣、綿陽市安州區(qū)、咸寧市通山縣、齊齊哈爾市依安縣
太原市婁煩縣、益陽市赫山區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、寧夏固原市彭陽縣、上饒市橫峰縣、丹東市振安區(qū)
天津市河西區(qū)、贛州市于都縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、梅州市梅江區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、白城市洮北區(qū)、果洛瑪沁縣
汕頭市濠江區(qū)、五指山市毛道、蚌埠市龍子湖區(qū)、葫蘆島市建昌縣、贛州市會昌縣、永州市藍山縣、黔西南安龍縣、常州市金壇區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)
焦作市武陟縣、沈陽市遼中區(qū)、廣西桂林市象山區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、杭州市富陽區(qū)、湘潭市韶山市
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
上饒市弋陽縣、眉山市丹棱縣、伊春市大箐山縣、河源市源城區(qū)、廣西北海市合浦縣、邵陽市綏寧縣、鶴壁市?？h
萬寧市龍滾鎮(zhèn)、榆林市吳堡縣、肇慶市封開縣、廣西崇左市江州區(qū)、滁州市鳳陽縣、齊齊哈爾市龍江縣
東莞市莞城街道、咸陽市武功縣、朔州市山陰縣、大連市金州區(qū)、南充市西充縣
上海財經(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，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實驗室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。這是一個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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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)展的熱點與難點。
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，實現(xiàn)了從理論到實踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察：
推動中國金融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)提供了堅實的基礎(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)用的金融機構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(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)型與社會經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財經(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)科價值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，則填補了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實際業(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)測試進行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財經(jīng)大學(xué)會更加關(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團隊將持續(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，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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