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遂寧市安居區(qū)、贛州市尋烏縣、哈爾濱市延壽縣、松原市扶余市、麗水市縉云縣
儋州市雅星鎮(zhèn)、平頂山市舞鋼市、鶴壁市鶴山區(qū)、銅仁市德江縣、白山市江源區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、太原市清徐縣
衡陽市衡南縣、渭南市韓城市、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、梅州市大埔縣、廣西桂林市象山區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、德州市陵城區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
上饒市鄱陽縣、重慶市石柱土家族自治縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、德州市齊河縣、日照市東港區(qū)、廣西百色市那坡縣、大同市廣靈縣、廣西欽州市欽南區(qū)、莆田市仙游縣
內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、漢中市勉縣、恩施州來鳳縣、十堰市房縣、榆林市綏德縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、延安市富縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)
廣西貴港市覃塘區(qū)、呂梁市柳林縣、曲靖市馬龍區(qū)、福州市永泰縣、涼山喜德縣、營口市蓋州市、楚雄南華縣、菏澤市成武縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)
玉樹玉樹市、萬寧市萬城鎮(zhèn)、渭南市白水縣、南通市崇川區(qū)、許昌市長葛市、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、商丘市夏邑縣、哈爾濱市香坊區(qū)、隨州市曾都區(qū)、九江市柴桑區(qū)
荊州市洪湖市、泉州市安溪縣、郴州市臨武縣、晉城市城區(qū)、西安市新城區(qū)
廣西柳州市融安縣、南昌市青山湖區(qū)、洛陽市伊川縣、呂梁市交城縣、昆明市石林彝族自治縣
黑河市愛輝區(qū)、牡丹江市穆棱市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、銅仁市印江縣
福州市倉山區(qū)、黑河市嫩江市、宿州市泗縣、上饒市萬年縣、棗莊市滕州市、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)
廣西百色市田林縣、白城市洮北區(qū)、直轄縣潛江市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、信陽市息縣、?？谑行阌^(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、黃石市大冶市、東莞市南城街道、徐州市鼓樓區(qū)
邵陽市新寧縣、安慶市懷寧縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、九江市湖口縣、連云港市贛榆區(qū)、寶雞市眉縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、福州市倉山區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、三明市建寧縣、宜春市萬載縣
濟(jì)寧市汶上縣、齊齊哈爾市訥河市、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、白山市撫松縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、漳州市平和縣
莆田市仙游縣、長春市南關(guān)區(qū)、益陽市沅江市、海東市平安區(qū)、攀枝花市西區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、楚雄南華縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、贛州市大余縣
肇慶市端州區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、江門市蓬江區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、天水市甘谷縣、長沙市岳麓區(qū)
漳州市龍海區(qū)、黑河市嫩江市、牡丹江市綏芬河市、湛江市霞山區(qū)、普洱市思茅區(qū)、遼陽市遼陽縣、甘孜瀘定縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、黔東南臺(tái)江縣、金華市蘭溪市
忻州市五寨縣、永州市零陵區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、郴州市安仁縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、鹽城市響水縣、廣安市鄰水縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
運(yùn)城市鹽湖區(qū)、成都市青羊區(qū)、雅安市寶興縣、鐵嶺市清河區(qū)、永州市雙牌縣、馬鞍山市雨山區(qū)、長春市雙陽區(qū)
鄭州市管城回族區(qū)、達(dá)州市大竹縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺(tái)區(qū)、蘇州市常熟市
吉林市船營區(qū)、文山文山市、信陽市潢川縣、綿陽市江油市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、沈陽市法庫縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、中山市南區(qū)街道、漢中市勉縣
淄博市博山區(qū)、信陽市潢川縣、宜春市上高縣、廣西梧州市藤縣、文昌市文教鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、北京市西城區(qū)、許昌市鄢陵縣
九江市潯陽區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、青島市市南區(qū)、平頂山市郟縣、銅川市王益區(qū)
三門峽市湖濱區(qū)、贛州市信豐縣、日照市東港區(qū)、永州市江永縣、漳州市詔安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、涼山甘洛縣
貴陽市白云區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、天津市河北區(qū)、襄陽市谷城縣、宜賓市南溪區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、涼山西昌市、安陽市北關(guān)區(qū)
哈爾濱市賓縣、荊州市沙市區(qū)、滁州市南譙區(qū)、郴州市臨武縣、吉安市萬安縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、煙臺(tái)市龍口市、福州市平潭縣、吉林市蛟河市、常德市桃源縣
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忻州市原平市、黃岡市浠水縣、衡陽市雁峰區(qū)、天津市和平區(qū)、北京市房山區(qū)、松原市長嶺縣、青島市萊西市、丹東市寬甸滿族自治縣、忻州市忻府區(qū)、三亞市海棠區(qū)
衡陽市常寧市、齊齊哈爾市拜泉縣、東方市三家鎮(zhèn)、東莞市中堂鎮(zhèn)、臺(tái)州市仙居縣、齊齊哈爾市訥河市、深圳市寶安區(qū)、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、鄭州市鞏義市
西安市雁塔區(qū)、德州市武城縣、益陽市桃江縣、天津市北辰區(qū)、徐州市睢寧縣、無錫市新吳區(qū)、南平市浦城縣
海西蒙古族茫崖市、貴陽市南明區(qū)、黃岡市黃梅縣、三明市大田縣、衢州市江山市、肇慶市懷集縣、蕪湖市繁昌區(qū)、郴州市安仁縣、南通市崇川區(qū)
肇慶市德慶縣、宿州市碭山縣、宿州市靈璧縣、舟山市嵊泗縣、廣西百色市田東縣、深圳市光明區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、吉安市井岡山市
遵義市仁懷市、南京市江寧區(qū)、保山市昌寧縣、白山市臨江市、延邊龍井市、廣元市旺蒼縣、安陽市文峰區(qū)
大連市莊河市、淮南市大通區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、南京市棲霞區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、樂山市金口河區(qū)、綿陽市江油市、昭通市鹽津縣
咸陽市渭城區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、西寧市城中區(qū)、朝陽市建平縣、天津市西青區(qū)、玉溪市澄江市、安康市嵐皋縣、重慶市萬州區(qū)、安陽市滑縣
東方市感城鎮(zhèn)、濰坊市諸城市、平頂山市舞鋼市、廣西崇左市龍州縣、沈陽市大東區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣
濱州市濱城區(qū)、荊門市沙洋縣、中山市三角鎮(zhèn)、太原市迎澤區(qū)、莆田市仙游縣
廣西河池市宜州區(qū)、東莞市東城街道、綿陽市北川羌族自治縣、東莞市常平鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣
上海市靜安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、長沙市雨花區(qū)、武威市涼州區(qū)、海西蒙古族格爾木市、溫州市平陽縣、北京市通州區(qū)
懷化市會(huì)同縣、荊州市江陵縣、宣城市郎溪縣、遵義市仁懷市、鄭州市金水區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、平頂山市汝州市
洛陽市老城區(qū)、黃岡市浠水縣、泰安市新泰市、廣西南寧市賓陽縣、滁州市鳳陽縣、開封市祥符區(qū)、遼源市東豐縣、潮州市饒平縣、盤錦市大洼區(qū)
甘南碌曲縣、本溪市溪湖區(qū)、張掖市臨澤縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、白山市臨江市、楚雄姚安縣
保山市施甸縣、忻州市定襄縣、晉中市祁縣、中山市大涌鎮(zhèn)、遼源市西安區(qū)、徐州市沛縣、洛陽市偃師區(qū)、安康市白河縣
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、通化市通化縣、黔東南丹寨縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、上海市長寧區(qū)、上饒市鄱陽縣、北京市昌平區(qū)、甘南碌曲縣
湛江市雷州市、湛江市麻章區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、泉州市泉港區(qū)
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臨高縣和舍鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、安慶市宿松縣、運(yùn)城市萬榮縣、荊門市京山市、晉中市太谷區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、駐馬店市平輿縣
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東莞市中堂鎮(zhèn)、云浮市新興縣、鷹潭市貴溪市、南平市延平區(qū)、延安市洛川縣、內(nèi)江市市中區(qū)、晉城市澤州縣、甘孜新龍縣、武漢市新洲區(qū)、牡丹江市寧安市
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邵陽市綏寧縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、攀枝花市東區(qū)、牡丹江市林口縣、淮安市洪澤區(qū)、鞍山市立山區(qū)、黃石市大冶市、昭通市綏江縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、威海市榮成市
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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(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(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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