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駐馬店市泌陽縣、慶陽市寧縣、東莞市石排鎮(zhèn)、江門市鶴山市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、周口市項(xiàng)城市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、三亞市海棠區(qū)、撫州市黎川縣
南通市海安市、眉山市東坡區(qū)、瀘州市古藺縣、永州市江永縣、海西蒙古族都蘭縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
海東市平安區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、廣西柳州市鹿寨縣、聊城市臨清市、駐馬店市正陽縣、廣州市從化區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、紅河彌勒市、昭通市大關(guān)縣
宿遷市宿城區(qū)、張掖市民樂縣、達(dá)州市大竹縣、哈爾濱市道里區(qū)、南充市順慶區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長垣市、遂寧市大英縣、長治市潞州區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、江門市恩平市、安陽市林州市、臨夏和政縣
宜賓市筠連縣、玉樹稱多縣、丹東市東港市、河源市連平縣、黔東南錦屏縣、安康市紫陽縣、徐州市云龍區(qū)、云浮市云城區(qū)、重慶市合川區(qū)、牡丹江市穆棱市
廣西玉林市福綿區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、青島市平度市、保山市施甸縣、黃山市黟縣
東方市大田鎮(zhèn)、福州市臺江區(qū)、東莞市黃江鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、上饒市信州區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、重慶市江北區(qū)、張掖市民樂縣、曲靖市羅平縣
東方市三家鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)、上海市青浦區(qū)、麗水市云和縣、蕪湖市無為市、錦州市北鎮(zhèn)市、上海市長寧區(qū)、遵義市綏陽縣
淮南市謝家集區(qū)、沈陽市沈河區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、無錫市宜興市、蘭州市西固區(qū)、寧夏固原市隆德縣、邵陽市隆回縣
廣西桂林市荔浦市、上海市靜安區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、紅河彌勒市、蘇州市常熟市、渭南市韓城市、汕頭市潮南區(qū)
本溪市桓仁滿族自治縣、銅仁市江口縣、周口市川匯區(qū)、臨汾市隰縣、廣州市番禺區(qū)、聊城市臨清市
牡丹江市陽明區(qū)、寧德市壽寧縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、黑河市五大連池市、信陽市羅山縣、河源市和平縣、淮北市杜集區(qū)、惠州市惠城區(qū)、寧德市古田縣、忻州市繁峙縣
丹東市寬甸滿族自治縣、肇慶市廣寧縣、迪慶香格里拉市、黃山市休寧縣、汕頭市龍湖區(qū)、廣西柳州市融安縣、漢中市略陽縣、贛州市南康區(qū)、臨沂市沂南縣、哈爾濱市依蘭縣
廣西賀州市鐘山縣、牡丹江市東安區(qū)、杭州市上城區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、宜春市樟樹市
酒泉市玉門市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長春市綠園區(qū)
營口市大石橋市、吉安市井岡山市、張掖市臨澤縣、哈爾濱市巴彥縣、五指山市毛陽、定西市隴西縣、馬鞍山市博望區(qū)、黃南尖扎縣、漢中市佛坪縣
六安市金寨縣、肇慶市廣寧縣、煙臺市牟平區(qū)、保山市龍陵縣、眉山市丹棱縣、開封市尉氏縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)
臨汾市隰縣、沈陽市沈北新區(qū)、恩施州咸豐縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鹽城市阜寧縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、福州市福清市
哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
上海市黃浦區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、海南興?？h、綿陽市江油市、常德市臨澧縣
寧夏吳忠市青銅峽市、洛陽市伊川縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、荊州市公安縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
鷹潭市貴溪市、宜春市袁州區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、長沙市天心區(qū)、濰坊市青州市、果洛瑪沁縣、重慶市江津區(qū)、巴中市南江縣、安順市西秀區(qū)、泉州市石獅市
牡丹江市林口縣、黔東南丹寨縣、鶴崗市南山區(qū)、涼山會東縣、懷化市中方縣、宿遷市沭陽縣、麗江市古城區(qū)、甘孜白玉縣、贛州市上猶縣、阜新市海州區(qū)
吉林市龍?zhí)秴^(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、黃山市黟縣、黔南羅甸縣、懷化市辰溪縣、天津市東麗區(qū)、九江市武寧縣、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
廣西南寧市上林縣、成都市金堂縣、臺州市三門縣、哈爾濱市巴彥縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、臨汾市古縣、佛山市三水區(qū)、漳州市南靖縣
廣西崇左市寧明縣、鞍山市海城市、贛州市全南縣、自貢市大安區(qū)、黑河市遜克縣、鄭州市上街區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、黔南三都水族自治縣
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重慶市潼南區(qū)、開封市杞縣、湘西州龍山縣、遼源市東豐縣、廣州市白云區(qū)、濮陽市華龍區(qū)
中山市西區(qū)街道、菏澤市牡丹區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、吉林市蛟河市、臨沂市臨沭縣、果洛達(dá)日縣、眉山市洪雅縣
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濟(jì)南市歷城區(qū)、延安市志丹縣、長治市潞城區(qū)、綏化市蘭西縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
梅州市大埔縣、廣西梧州市蒙山縣、甘孜甘孜縣、大連市中山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣西貴港市平南縣、自貢市沿灘區(qū)
長治市潞州區(qū)、運(yùn)城市稷山縣、大連市甘井子區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、太原市尖草坪區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、宜昌市興山縣、貴陽市南明區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、德州市德城區(qū)
鄭州市新鄭市、福州市永泰縣、綏化市蘭西縣、肇慶市德慶縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、銅川市耀州區(qū)、甘孜九龍縣
銅仁市沿河土家族自治縣、西寧市大通回族土族自治縣、大連市沙河口區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西桂林市全州縣、東方市板橋鎮(zhèn)、南通市海安市、東莞市常平鎮(zhèn)、果洛瑪沁縣、朔州市懷仁市
鹽城市亭湖區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、廣西百色市平果市、大理賓川縣、菏澤市定陶區(qū)、榆林市米脂縣
南充市順慶區(qū)、巴中市巴州區(qū)、金昌市永昌縣、周口市扶溝縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、上海市徐匯區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、廣西來賓市忻城縣、天水市張家川回族自治縣、馬鞍山市含山縣
重慶市奉節(jié)縣、海南同德縣、天津市河?xùn)|區(qū)、長沙市望城區(qū)、安慶市迎江區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)
河源市源城區(qū)、通化市梅河口市、遵義市播州區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、長治市潞城區(qū)、廣西南寧市隆安縣、淄博市淄川區(qū)、天津市靜海區(qū)、廣西河池市東蘭縣、九江市湖口縣
佳木斯市富錦市、畢節(jié)市赫章縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、涼山寧南縣、天津市津南區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、隴南市成縣、張掖市山丹縣、長春市二道區(qū)、涼山會理市
德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、十堰市丹江口市、寶雞市鳳翔區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、武漢市江岸區(qū)、臨汾市浮山縣、益陽市安化縣
麗江市古城區(qū)、黔東南施秉縣、連云港市連云區(qū)、宜賓市興文縣、大理祥云縣
鄂州市華容區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、保山市龍陵縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、長春市寬城區(qū)、安慶市宿松縣、海西蒙古族都蘭縣、廣西河池市宜州區(qū)、臺州市溫嶺市
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、無錫市錫山區(qū)、大理彌渡縣
連云港市灌南縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、綿陽市安州區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、果洛達(dá)日縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、太原市婁煩縣、邵陽市洞口縣、海東市平安區(qū)
白山市撫松縣、畢節(jié)市黔西市、駐馬店市驛城區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、南昌市新建區(qū)
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眉山市洪雅縣、三明市寧化縣、淮北市濉溪縣、宜昌市西陵區(qū)、丹東市元寶區(qū)、運(yùn)城市稷山縣、廣西來賓市武宣縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)
鹽城市東臺市、樂山市夾江縣、湖州市吳興區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、南陽市方城縣
贛州市寧都縣、天津市西青區(qū)、瀘州市古藺縣、南陽市社旗縣、懷化市鶴城區(qū)、廣西梧州市藤縣
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昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、寧德市壽寧縣、長春市二道區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、涼山甘洛縣、咸寧市通山縣、合肥市巢湖市、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、廣西崇左市寧明縣
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(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
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(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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