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汕頭市潮南區(qū)、新鄉(xiāng)市輝縣市、伊春市鐵力市、錦州市太和區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、晉中市昔陽縣
蕪湖市鏡湖區(qū)、寧德市壽寧縣、溫州市洞頭區(qū)、合肥市廬江縣、達(dá)州市開江縣、煙臺市萊陽市、麗水市景寧畬族自治縣、隨州市隨縣、湖州市德清縣
襄陽市襄城區(qū)、襄陽市老河口市、渭南市華陰市、文昌市會文鎮(zhèn)、牡丹江市綏芬河市、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、玉樹治多縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、常德市武陵區(qū)
潮州市潮安區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、紅河彌勒市、東營市東營區(qū)、上饒市婺源縣、濟(jì)寧市汶上縣、南陽市桐柏縣、延邊圖們市
廣州市從化區(qū)、宣城市涇縣、果洛達(dá)日縣、果洛甘德縣、廣西桂林市象山區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、東莞市東坑鎮(zhèn)、黔東南雷山縣、深圳市龍崗區(qū)、寧波市北侖區(qū)
白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、福州市羅源縣、樂山市市中區(qū)、銅仁市石阡縣、黃岡市英山縣、廣西來賓市武宣縣、牡丹江市西安區(qū)、果洛瑪多縣、贛州市會昌縣、三明市將樂縣
牡丹江市寧安市、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、廣西來賓市合山市、三門峽市盧氏縣、黃山市休寧縣、寧夏銀川市永寧縣、廣西河池市鳳山縣、玉溪市華寧縣、榆林市定邊縣
黃岡市黃州區(qū)、漳州市華安縣、廈門市翔安區(qū)、黃岡市羅田縣、鹽城市亭湖區(qū)、盤錦市盤山縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣
伊春市伊美區(qū)、慶陽市寧縣、長春市農(nóng)安縣、信陽市羅山縣、濮陽市南樂縣
肇慶市端州區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)、晉中市昔陽縣、懷化市沅陵縣、福州市臺江區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)、日照市五蓮縣、丹東市東港市
本溪市明山區(qū)、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、宿州市泗縣、泉州市洛江區(qū)、重慶市大渡口區(qū)、銅仁市石阡縣、潮州市湘橋區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、遼陽市燈塔市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、安康市寧陜縣、廣元市昭化區(qū)、襄陽市谷城縣、撫順市順城區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、大連市長海縣
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、榆林市綏德縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)
襄陽市谷城縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、益陽市安化縣、黃山市祁門縣、合肥市瑤海區(qū)、長沙市瀏陽市
寧夏吳忠市同心縣、宜賓市江安縣、襄陽市襄城區(qū)、商洛市商南縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、宜昌市興山縣
南陽市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽市衡南縣、酒泉市玉門市
文昌市重興鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、襄陽市保康縣、大連市沙河口區(qū)、中山市南區(qū)街道、長治市潞州區(qū)
呂梁市方山縣、遼陽市白塔區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、婁底市婁星區(qū)、榆林市子洲縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、焦作市山陽區(qū)、臨夏永靖縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
重慶市銅梁區(qū)、郴州市宜章縣、黃山市黟縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、大慶市肇州縣、綏化市安達(dá)市、齊齊哈爾市碾子山區(qū)
梅州市蕉嶺縣、白山市渾江區(qū)、上海市虹口區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、眉山市青神縣、直轄縣潛江市
臨沂市蘭山區(qū)、榆林市吳堡縣、資陽市樂至縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、蕪湖市鏡湖區(qū)、哈爾濱市賓縣
南京市鼓樓區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、肇慶市廣寧縣、渭南市韓城市、呂梁市柳林縣、汕頭市潮陽區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)
大同市陽高縣、牡丹江市陽明區(qū)、綏化市蘭西縣、重慶市銅梁區(qū)、朝陽市建平縣、河源市紫金縣、溫州市龍灣區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
商洛市柞水縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、棗莊市薛城區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、濰坊市昌樂縣、棗莊市山亭區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣
襄陽市宜城市、重慶市沙坪壩區(qū)、天水市張家川回族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、黔南平塘縣、深圳市福田區(qū)、曲靖市宣威市
岳陽市岳陽縣、南陽市西峽縣、遂寧市船山區(qū)、撫順市望花區(qū)、揭陽市惠來縣
泉州市金門縣、寶雞市渭濱區(qū)、長治市黎城縣、寶雞市千陽縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、太原市迎澤區(qū)、綏化市明水縣
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泰州市靖江市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、龍巖市連城縣、鶴崗市蘿北縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、衢州市江山市
榆林市米脂縣、文昌市文城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、東莞市寮步鎮(zhèn)、煙臺市龍口市、黃南同仁市、三門峽市湖濱區(qū)、甘南夏河縣、南充市順慶區(qū)、樂山市五通橋區(qū)
菏澤市牡丹區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、贛州市龍南市、大慶市肇州縣、遵義市桐梓縣、重慶市酉陽縣、上饒市弋陽縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、威海市乳山市、丹東市寬甸滿族自治縣、衡陽市衡陽縣、菏澤市單縣、溫州市平陽縣
湛江市霞山區(qū)、泉州市惠安縣、延邊圖們市、東莞市萬江街道、慶陽市慶城縣、臨汾市古縣、咸陽市乾縣、宜昌市當(dāng)陽市、廣西崇左市憑祥市
濱州市濱城區(qū)、寶雞市眉縣、九江市瑞昌市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、菏澤市牡丹區(qū)、牡丹江市寧安市
梅州市蕉嶺縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、榆林市米脂縣、玉溪市紅塔區(qū)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、渭南市臨渭區(qū)、長沙市瀏陽市
遵義市仁懷市、宿州市靈璧縣、松原市寧江區(qū)、哈爾濱市通河縣、廣西梧州市長洲區(qū)
洛陽市嵩縣、湛江市坡頭區(qū)、綿陽市鹽亭縣、廣元市劍閣縣、贛州市于都縣、懷化市沅陵縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、南陽市西峽縣、臨汾市隰縣
玉樹囊謙縣、樂山市沐川縣、漢中市洋縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、鶴壁市?？h、亳州市渦陽縣、邵陽市邵陽縣、青島市城陽區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、達(dá)州市渠縣
齊齊哈爾市克山縣、迪慶香格里拉市、吉安市安?？h、西寧市湟源縣、寧波市北侖區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、荊州市石首市
臺州市溫嶺市、榆林市佳縣、鶴崗市興山區(qū)、臨沂市河?xùn)|區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、朝陽市龍城區(qū)
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楚雄永仁縣、鶴崗市興安區(qū)、云浮市云安區(qū)、甘孜瀘定縣、衡陽市常寧市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、長治市潞城區(qū)、六安市金安區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、張家界市永定區(qū)
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(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(jī)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(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(jì)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(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(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(tuán)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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