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十堰市張灣區(qū)、泉州市德化縣、廣西桂林市荔浦市、贛州市上猶縣、婁底市雙峰縣
銅川市宜君縣、渭南市富平縣、臨汾市吉縣、南昌市青云譜區(qū)、常德市石門縣、巴中市南江縣、阜陽市潁泉區(qū)、麗水市慶元縣、常德市安鄉(xiāng)縣、三明市寧化縣
天津市寶坻區(qū)、廣西貴港市桂平市、南充市順慶區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、常德市臨澧縣
永州市零陵區(qū)、黃岡市黃州區(qū)、三明市三元區(qū)、海北海晏縣、福州市連江縣
天津市河西區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、成都市都江堰市、平頂山市汝州市、菏澤市曹縣、臨沂市蘭山區(qū)、北京市昌平區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、上海市嘉定區(qū)
廣西桂林市永?？h、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、溫州市樂清市、廣西梧州市長洲區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、雞西市梨樹區(qū)
鐵嶺市鐵嶺縣、北京市昌平區(qū)、德州市樂陵市、臨高縣和舍鎮(zhèn)、漳州市南靖縣、黔西南興仁市、玉樹曲麻萊縣、丹東市振安區(qū)、洛陽市嵩縣、齊齊哈爾市甘南縣
威海市乳山市、廣西崇左市江州區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、贛州市大余縣、岳陽市汨羅市、菏澤市曹縣、宣城市宣州區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、隴南市徽縣、聊城市東阿縣、九江市都昌縣、蘇州市姑蘇區(qū)、德陽市中江縣、鞍山市鐵西區(qū)、臨沂市臨沭縣、淮安市盱眙縣
眉山市東坡區(qū)、南京市六合區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、臺州市天臺縣、亳州市譙城區(qū)、忻州市五臺縣
安陽市安陽縣、咸陽市永壽縣、淮安市淮陰區(qū)、定西市岷縣、上海市閔行區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)
重慶市石柱土家族自治縣、沈陽市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、松原市扶余市、臺州市臨海市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、運(yùn)城市河津市、西安市未央?yún)^(qū)、蘇州市張家港市
天津市寶坻區(qū)、蘭州市皋蘭縣、濟(jì)南市平陰縣、渭南市臨渭區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、婁底市雙峰縣、遵義市赤水市、蘭州市榆中縣、安慶市桐城市
廣西河池市羅城仫佬族自治縣、三明市尤溪縣、太原市萬柏林區(qū)、丹東市寬甸滿族自治縣、福州市晉安區(qū)、撫州市廣昌縣、中山市南朗鎮(zhèn)、邵陽市雙清區(qū)、黃南同仁市、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
淮北市濉溪縣、通化市柳河縣、南京市棲霞區(qū)、連云港市灌南縣、渭南市富平縣、東營市墾利區(qū)、三沙市南沙區(qū)、呂梁市汾陽市
丹東市寬甸滿族自治縣、菏澤市鄆城縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、湛江市霞山區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、昆明市西山區(qū)、西安市臨潼區(qū)、昆明市盤龍區(qū)
中山市阜沙鎮(zhèn)、郴州市永興縣、上饒市廣豐區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、宣城市旌德縣、寧夏吳忠市青銅峽市、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、延邊琿春市
六盤水市六枝特區(qū)、淄博市周村區(qū)、楚雄雙柏縣、開封市杞縣、隴南市兩當(dāng)縣、安陽市殷都區(qū)、西安市閻良區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、咸陽市渭城區(qū)
甘孜得榮縣、中山市西區(qū)街道、榆林市神木市、楚雄武定縣、鐵嶺市開原市、綿陽市鹽亭縣、直轄縣天門市、大連市瓦房店市、淄博市沂源縣、廈門市思明區(qū)
上海市虹口區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、自貢市富順縣、佛山市順德區(qū)、玉樹雜多縣、海西蒙古族茫崖市、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、濱州市惠民縣
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)
蘭州市安寧區(qū)、湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、天津市紅橋區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、懷化市溆浦縣
蘭州市西固區(qū)、黔南都勻市、綏化市肇東市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、聊城市莘縣、紅河個(gè)舊市、肇慶市端州區(qū)、延安市黃龍縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
伊春市湯旺縣、揚(yáng)州市儀征市、大同市靈丘縣、十堰市房縣、白城市大安市、長春市綠園區(qū)、十堰市丹江口市、臨沂市費(fèi)縣、延邊圖們市
海南貴南縣、蘭州市安寧區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、眉山市彭山區(qū)、武漢市江夏區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、昭通市威信縣、雞西市滴道區(qū)、運(yùn)城市芮城縣、撫州市宜黃縣
泰州市靖江市、定西市臨洮縣、朔州市朔城區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、四平市雙遼市、濟(jì)寧市梁山縣、衢州市衢江區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、濟(jì)南市章丘區(qū)、大理云龍縣、中山市板芙鎮(zhèn)、九江市修水縣、蘭州市皋蘭縣、大同市靈丘縣、黃岡市英山縣、銅川市宜君縣、焦作市山陽區(qū)
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樂山市市中區(qū)、渭南市韓城市、沈陽市皇姑區(qū)、延安市甘泉縣、鶴壁市淇縣、益陽市沅江市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市
巴中市恩陽區(qū)、無錫市江陰市、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、紅河河口瑤族自治縣、樂山市峨眉山市、通化市輝南縣
黃岡市英山縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、廣安市廣安區(qū)、淄博市周村區(qū)、雞西市密山市、咸陽市涇陽縣、咸陽市楊陵區(qū)、天津市西青區(qū)、三亞市海棠區(qū)、廣西桂林市資源縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、遵義市鳳岡縣、天水市麥積區(qū)、泰安市泰山區(qū)、安康市旬陽市、廣元市利州區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、漢中市佛坪縣、信陽市平橋區(qū)、咸陽市三原縣
長沙市望城區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣、煙臺市牟平區(qū)、西寧市城北區(qū)、九江市柴桑區(qū)
酒泉市瓜州縣、安慶市宜秀區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、清遠(yuǎn)市英德市、哈爾濱市松北區(qū)、龍巖市漳平市
廣西貴港市覃塘區(qū)、衢州市衢江區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、麗水市松陽縣、長春市農(nóng)安縣、衡陽市衡南縣、武漢市新洲區(qū)、西寧市城中區(qū)
西安市閻良區(qū)、曲靖市陸良縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣
重慶市大渡口區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、寧波市象山縣、青島市城陽區(qū)、臨滄市永德縣、宜昌市猇亭區(qū)、重慶市永川區(qū)
隨州市廣水市、六安市金寨縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、揭陽市普寧市、日照市五蓮縣
黃岡市蘄春縣、咸寧市崇陽縣、蚌埠市淮上區(qū)、湘西州永順縣、太原市古交市、漳州市薌城區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣
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
定西市通渭縣、五指山市水滿、吉安市泰和縣、渭南市臨渭區(qū)、楚雄永仁縣
南陽市宛城區(qū)、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、吉林市昌邑區(qū)、自貢市貢井區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、白銀市平川區(qū)、楚雄雙柏縣
西寧市城中區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、開封市蘭考縣、株洲市蘆淞區(qū)、麗水市慶元縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、肇慶市四會(huì)市、湛江市麻章區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市
白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、本溪市平山區(qū)、鄭州市新鄭市、南通市崇川區(qū)、南陽市南召縣、臨汾市襄汾縣、九江市廬山市
漢中市漢臺區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、長沙市岳麓區(qū)、池州市青陽縣、張掖市甘州區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、綿陽市江油市
廣州市南沙區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、安陽市安陽縣、濰坊市昌樂縣、衡陽市常寧市、阜陽市潁州區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
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重慶市沙坪壩區(qū)、溫州市樂清市、益陽市赫山區(qū)、蚌埠市淮上區(qū)、上海市寶山區(qū)
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黔東南麻江縣、甘南臨潭縣、黔南三都水族自治縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、茂名市化州市、大連市普蘭店區(qū)、重慶市銅梁區(qū)
伊春市豐林縣、邵陽市新寧縣、徐州市銅山區(qū)、白山市撫松縣、重慶市大足區(qū)、咸陽市長武縣、長治市沁源縣、許昌市長葛市、遵義市赤水市、中山市南區(qū)街道
周口市沈丘縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、玉樹稱多縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、安陽市文峰區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)
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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(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(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(dòng)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(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面，將會(huì)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(dòng)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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