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樂山市五通橋區(qū)、大理賓川縣、商洛市柞水縣、六盤水市水城區(qū)、漢中市勉縣
西安市藍(lán)田縣、陽江市陽西縣、重慶市江北區(qū)、阜新市太平區(qū)、涼山德昌縣、四平市梨樹縣
榆林市綏德縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市陽山縣、直轄縣仙桃市、龍巖市新羅區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、伊春市金林區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、綏化市蘭西縣、呂梁市方山縣
宣城市涇縣、杭州市濱江區(qū)、湖州市長(zhǎng)興縣、常德市安鄉(xiāng)縣、雞西市滴道區(qū)、晉中市榆次區(qū)
內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、南通市海門區(qū)、樂山市峨眉山市、阜新市海州區(qū)、臨汾市汾西縣
保山市騰沖市、嘉興市海鹽縣、杭州市蕭山區(qū)、三亞市海棠區(qū)、北京市西城區(qū)、合肥市廬陽區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、成都市蒲江縣、大慶市大同區(qū)
定安縣新竹鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣、咸寧市崇陽縣
襄陽市?？悼h、朔州市右玉縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、金華市磐安縣、甘孜白玉縣
煙臺(tái)市萊州市、贛州市瑞金市、廣元市利州區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
杭州市余杭區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、北京市延慶區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、三亞市海棠區(qū)、昭通市巧家縣、上海市徐匯區(qū)、榆林市定邊縣、寧夏銀川市西夏區(qū)
焦作市中站區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、天水市清水縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、南平市武夷山市、廈門市翔安區(qū)
廣安市鄰水縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、安陽市殷都區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、淄博市沂源縣
重慶市銅梁區(qū)、遼源市東豐縣、郴州市安仁縣、丹東市元寶區(qū)、南充市高坪區(qū)、泉州市洛江區(qū)
安慶市潛山市、東莞市石排鎮(zhèn)、儋州市排浦鎮(zhèn)、沈陽市沈河區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
紅河蒙自市、海南貴德縣、重慶市開州區(qū)、云浮市新興縣、淮南市潘集區(qū)、涼山甘洛縣、襄陽市宜城市、樂山市夾江縣、襄陽市南漳縣
海南同德縣、岳陽市湘陰縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、紹興市嵊州市、常德市津市市、瓊海市石壁鎮(zhèn)、永州市雙牌縣
莆田市荔城區(qū)、太原市迎澤區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、吉安市泰和縣、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、黃岡市浠水縣、榆林市神木市、重慶市彭水苗族土家族自治縣
三亞市吉陽區(qū)、日照市嵐山區(qū)、文山文山市、吉安市新干縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、杭州市蕭山區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、隨州市曾都區(qū)、楚雄楚雄市
廣西來賓市武宣縣、紅河建水縣、忻州市代縣、榆林市神木市、海南同德縣
上饒市弋陽縣、臨汾市堯都區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、臨沂市羅莊區(qū)、蘭州市榆中縣、白城市大安市、大同市云州區(qū)、六盤水市盤州市、南充市閬中市、杭州市桐廬縣
晉中市祁縣、上海市靜安區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、衡陽市常寧市、重慶市南川區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、泉州市惠安縣
郴州市桂東縣、五指山市水滿、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、滁州市明光市、商洛市商南縣、北京市懷柔區(qū)、廣西南寧市橫州市
黔西南普安縣、呂梁市臨縣、綿陽市江油市、玉溪市江川區(qū)、南通市通州區(qū)
福州市馬尾區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、綏化市綏棱縣、寶雞市麟游縣、岳陽市岳陽縣、伊春市伊美區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、南平市建陽區(qū)
三門峽市澠池縣、永州市江永縣、贛州市興國(guó)縣、漢中市寧強(qiáng)縣、天津市紅橋區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、上海市青浦區(qū)、海東市樂都區(qū)
煙臺(tái)市萊州市、廣西貴港市平南縣、齊齊哈爾市拜泉縣、張掖市臨澤縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、畢節(jié)市織金縣
葫蘆島市綏中縣、連云港市贛榆區(qū)、聊城市冠縣、遼陽市白塔區(qū)、寧波市奉化區(qū)
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南陽市方城縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、惠州市惠陽區(qū)、五指山市毛道、廣西崇左市龍州縣、麗水市慶元縣、雞西市梨樹區(qū)、朝陽市建平縣
佳木斯市樺南縣、江門市臺(tái)山市、安順市平壩區(qū)、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)
眉山市仁壽縣、臨汾市吉縣、常州市天寧區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、蘇州市吳江區(qū)、麗水市云和縣、延邊安圖縣、丹東市元寶區(qū)
寶雞市鳳翔區(qū)、吉林市樺甸市、深圳市南山區(qū)、重慶市巴南區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、銅陵市樅陽縣、駐馬店市驛城區(qū)、平頂山市郟縣、鶴壁市淇縣、東莞市萬江街道
臺(tái)州市天臺(tái)縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、廣州市花都區(qū)、淄博市張店區(qū)、北京市昌平區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(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
西安市周至縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、平頂山市寶豐縣、成都市溫江區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、泰安市東平縣
黃山市休寧縣、廈門市湖里區(qū)、延邊安圖縣、北京市朝陽區(qū)、煙臺(tái)市海陽市、南充市營(yíng)山縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、海北祁連縣、畢節(jié)市金沙縣
韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、廣西來賓市象州縣、廣州市南沙區(qū)、大理賓川縣、沈陽市鐵西區(qū)、哈爾濱市通河縣、成都市彭州市、菏澤市曹縣
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
伊春市鐵力市、東莞市東城街道、福州市羅源縣、成都市武侯區(qū)、肇慶市四會(huì)市
鐵嶺市調(diào)兵山市、重慶市武隆區(qū)、黃岡市紅安縣、松原市扶余市、廣西河池市天峨縣、廣西河池市東蘭縣、漢中市城固縣
蘭州市永登縣、宜昌市猇亭區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、延安市延長(zhǎng)縣、寶雞市麟游縣、廣安市岳池縣、寧德市福安市
惠州市龍門縣、德州市寧津縣、漢中市略陽縣、哈爾濱市方正縣、銅仁市思南縣
甘孜色達(dá)縣、南平市浦城縣、平?jīng)鍪袥艽h、哈爾濱市巴彥縣、荊門市沙洋縣、無錫市錫山區(qū)、黔南荔波縣
大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、合肥市廬江縣、惠州市惠東縣、宿州市埇橋區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、焦作市博愛縣、慶陽市正寧縣、孝感市應(yīng)城市、淮南市壽縣
東莞市石龍鎮(zhèn)、焦作市溫縣、大慶市林甸縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、中山市橫欄鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)
許昌市襄城縣、池州市石臺(tái)縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、濮陽市濮陽縣、無錫市梁溪區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、撫州市崇仁縣
三門峽市義馬市、廣西南寧市上林縣、云浮市郁南縣、呂梁市孝義市、臺(tái)州市仙居縣、臨沂市羅莊區(qū)、本溪市平山區(qū)、開封市順河回族區(qū)、蘇州市常熟市
汕尾市陸河縣、煙臺(tái)市龍口市、鐵嶺市西豐縣、雅安市石棉縣、眉山市洪雅縣、宜賓市珙縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、沈陽市和平區(qū)、淮安市清江浦區(qū)
無錫市新吳區(qū)、臨汾市大寧縣、懷化市溆浦縣、洛陽市洛寧縣、海西蒙古族烏蘭縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)
蘭州市永登縣、宜賓市興文縣、福州市閩侯縣、錦州市黑山縣、雞西市恒山區(qū)
溫州市永嘉縣、信陽市新縣、臨汾市曲沃縣、南京市浦口區(qū)、黔南福泉市、淮南市壽縣、新鄉(xiāng)市延津縣、平頂山市汝州市、廣西桂林市資源縣、重慶市武隆區(qū)
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黑河市嫩江市、廣西桂林市資源縣、南京市鼓樓區(qū)、果洛瑪沁縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、臺(tái)州市溫嶺市、濮陽市清豐縣
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(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(zhǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(guó)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(guó)市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)、黨委副書記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)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(chǎng)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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