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駐馬店市泌陽(yáng)縣、慶陽(yáng)市寧縣、東莞市石排鎮(zhèn)、江門(mén)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
銅陵市義安區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、南充市閬中市、東莞市沙田鎮(zhèn)、楚雄元謀縣、南充市儀隴縣
黔東南從江縣、西雙版納景洪市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、周口市鄲城縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
上海市青浦區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、平頂山市郟縣、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、銅陵市銅官區(qū)、丹東市元寶區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
濱州市無(wú)棣縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、成都市邛崍市、南平市浦城縣、大慶市肇源縣、駐馬店市西平縣
沈陽(yáng)市新民市、婁底市婁星區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、雙鴨山市寶山區(qū)、甘孜理塘縣、洛陽(yáng)市洛寧縣、湘潭市雨湖區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣
濟(jì)寧市曲阜市、徐州市豐縣、廣西賀州市平桂區(qū)、荊州市洪湖市、南京市高淳區(qū)
臨沂市河?xùn)|區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、衢州市開(kāi)化縣、伊春市伊美區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、漳州市華安縣
昭通市綏江縣、中山市東區(qū)街道、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、廣西防城港市防城區(qū)、贛州市尋烏縣
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、麗水市蓮都區(qū)、六安市金寨縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、贛州市會(huì)昌縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、隴南市禮縣
岳陽(yáng)市平江縣、商丘市睢縣、重慶市武隆區(qū)、昆明市富民縣、鹽城市大豐區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
延安市甘泉縣、太原市迎澤區(qū)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、定西市岷縣、盤(pán)錦市雙臺(tái)子區(qū)、呂梁市孝義市、徐州市云龍區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、蘇州市吳中區(qū)、廣西桂林市靈川縣
錦州市北鎮(zhèn)市、永州市零陵區(qū)、貴陽(yáng)市息烽縣、慶陽(yáng)市鎮(zhèn)原縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)、文山馬關(guān)縣
廣西賀州市昭平縣、宜昌市興山縣、果洛瑪沁縣、福州市臺(tái)江區(qū)、上饒市鄱陽(yáng)縣、南陽(yáng)市西峽縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、甘孜色達(dá)縣
濟(jì)南市天橋區(qū)、九江市瑞昌市、湖州市德清縣、太原市古交市、延安市志丹縣
湛江市赤坎區(qū)、哈爾濱市道里區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、鎮(zhèn)江市潤(rùn)州區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、杭州市西湖區(qū)、昭通市大關(guān)縣
湘西州永順縣、紅河紅河縣、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、德陽(yáng)市羅江區(qū)、紅河蒙自市、宿遷市沭陽(yáng)縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)
惠州市惠城區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、太原市尖草坪區(qū)、南陽(yáng)市桐柏縣、廣西桂林市永?？h、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、黃石市陽(yáng)新縣、蘇州市張家港市
臨沂市莒南縣、玉溪市通?？h、寧德市壽寧縣、涼山會(huì)東縣、綏化市安達(dá)市、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、上海市松江區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)
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合肥市蜀山區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、紅河建水縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、南陽(yáng)市鄧州市
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雅安市漢源縣、廣西桂林市七星區(qū)、遼源市龍山區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、德州市寧津縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、甘孜瀘定縣、上海市金山區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、上饒市信州區(qū)
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濟(jì)寧市汶上縣、武威市古浪縣、漳州市薌城區(qū)、海北海晏縣、湛江市吳川市、寧夏固原市彭陽(yáng)縣、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)
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梅州市梅江區(qū)、濮陽(yáng)市清豐縣、大慶市龍鳳區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、瀘州市瀘縣、張家界市慈利縣、廣西欽州市浦北縣
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云浮市羅定市、成都市郫都區(qū)、常州市溧陽(yáng)市、上饒市廣信區(qū)、上海市閔行區(qū)、重慶市武隆區(qū)、焦作市中站區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、文山文山市、運(yùn)城市芮城縣
海西蒙古族德令哈市、商丘市睢縣、金華市東陽(yáng)市、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、濰坊市諸城市、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)
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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(yǔ)言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)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(guò)16,000道，旨在滿(mǎn)足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)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(guò)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(guò)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(guò)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(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專(zhuān)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(guò)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(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(shū)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(mén)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(kāi)發(fā)指明方向。他指出，此類(lèi)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(lái)，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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