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肇慶市高要區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、宣城市郎溪縣、日照市嵐山區(qū)、宿遷市泗洪縣、銅陵市義安區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、佛山市三水區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣西桂林市雁山區(qū)
常州市新北區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、鹽城市射陽縣、長治市平順縣、成都市青白江區(qū)、大連市西崗區(qū)、茂名市電白區(qū)
寧夏銀川市永寧縣、丹東市鳳城市、西安市碑林區(qū)、晉中市榆次區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、佛山市順德區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、畢節(jié)市金沙縣
濱州市惠民縣、滁州市全椒縣、廣西南寧市橫州市、晉城市城區(qū)、廣元市利州區(qū)、廣西桂林市靈川縣、宜賓市翠屏區(qū)、湛江市遂溪縣
成都市龍泉驛區(qū)、銅仁市江口縣、三亞市崖州區(qū)、貴陽市白云區(qū)、白山市靖宇縣、通化市通化縣
哈爾濱市延壽縣、安康市石泉縣、汕頭市金平區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、鐵嶺市清河區(qū)、衢州市開化縣
商洛市商州區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、重慶市萬州區(qū)、重慶市酉陽縣、駐馬店市新蔡縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、濟南市長清區(qū)、咸陽市淳化縣
海東市平安區(qū)、漢中市洋縣、天津市和平區(qū)、延安市黃龍縣、長沙市長沙縣、池州市東至縣、孝感市大悟縣、天津市河北區(qū)、煙臺市棲霞市
張家界市慈利縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、廣西河池市南丹縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、張掖市臨澤縣、滁州市全椒縣、濟寧市微山縣
隴南市文縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、涼山普格縣、惠州市惠陽區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、泉州市豐澤區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、寶雞市鳳翔區(qū)、珠海市香洲區(qū)、天津市寶坻區(qū)、眉山市青神縣、陽江市陽東區(qū)
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、榆林市橫山區(qū)、蘇州市昆山市、萬寧市東澳鎮(zhèn)、延邊龍井市、蘭州市紅古區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、衡陽市雁峰區(qū)、隴南市成縣
雅安市寶興縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、齊齊哈爾市訥河市、湘西州保靖縣、九江市潯陽區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、紅河紅河縣、無錫市錫山區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、臨汾市霍州市
雞西市梨樹區(qū)、麗江市永勝縣、雞西市雞東縣、定安縣新竹鎮(zhèn)、三亞市崖州區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、伊春市鐵力市、文昌市會文鎮(zhèn)、呂梁市中陽縣
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、運城市芮城縣、九江市濂溪區(qū)、成都市彭州市、渭南市富平縣
西寧市湟源縣、江門市新會區(qū)、天津市東麗區(qū)、湘潭市湘潭縣、吉林市樺甸市、中山市小欖鎮(zhèn)、贛州市南康區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
隴南市康縣、紅河綠春縣、湖州市南潯區(qū)、咸陽市彬州市、淮北市杜集區(qū)、哈爾濱市平房區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、牡丹江市愛民區(qū)
上饒市德興市、巴中市平昌縣、果洛瑪沁縣、荊州市沙市區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)
六盤水市水城區(qū)、臨沂市蒙陰縣、金昌市永昌縣、常德市石門縣、莆田市仙游縣、白山市臨江市
重慶市豐都縣、廣州市增城區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、曲靖市富源縣、廣西玉林市陸川縣、上饒市德興市、合肥市廬江縣
濟寧市金鄉(xiāng)縣、鶴壁市鶴山區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、茂名市信宜市、荊州市松滋市、郴州市宜章縣、漯河市臨潁縣、無錫市濱湖區(qū)、保山市昌寧縣、湖州市長興縣
商洛市鎮(zhèn)安縣、汕頭市金平區(qū)、煙臺市萊陽市、朝陽市龍城區(qū)、梅州市梅江區(qū)
汕頭市澄海區(qū)、銅川市王益區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、延安市寶塔區(qū)、張家界市桑植縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣
襄陽市棗陽市、阜新市彰武縣、韶關(guān)市武江區(qū)、遂寧市船山區(qū)、咸陽市旬邑縣、鷹潭市余江區(qū)、寧波市奉化區(qū)、六安市舒城縣
海北門源回族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、撫順市望花區(qū)、衢州市柯城區(qū)、北京市大興區(qū)、東營市廣饒縣、常德市鼎城區(qū)
韶關(guān)市新豐縣、遼陽市太子河區(qū)、涼山德昌縣、張掖市甘州區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、天水市秦州區(qū)、哈爾濱市方正縣、濟南市萊蕪區(qū)、海北祁連縣、延安市安塞區(qū)
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、迪慶香格里拉市、荊門市京山市、平?jīng)鍪徐o寧縣、太原市婁煩縣、綿陽市安州區(qū)、錦州市凌河區(qū)
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臨高縣皇桐鎮(zhèn)、黔南貴定縣、漯河市舞陽縣、濰坊市寒亭區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、徐州市邳州市、牡丹江市穆棱市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、雅安市滎經(jīng)縣、濰坊市高密市、廣西百色市平果市、涼山喜德縣、廣安市鄰水縣、北京市房山區(qū)、長治市平順縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
?？谑行阌^(qū)、錦州市凌海市、儋州市木棠鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、淄博市沂源縣、伊春市南岔縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、忻州市定襄縣、濟寧市任城區(qū)
慶陽市西峰區(qū)、涼山會理市、泉州市安溪縣、酒泉市敦煌市、太原市尖草坪區(qū)、六安市霍邱縣、惠州市惠城區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、汕頭市南澳縣
永州市藍(lán)山縣、合肥市巢湖市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、阜陽市太和縣、湘潭市岳塘區(qū)、臺州市臨海市、吉林市豐滿區(qū)、楚雄大姚縣、伊春市烏翠區(qū)、宿州市靈璧縣
湖州市長興縣、儋州市大成鎮(zhèn)、韶關(guān)市湞江區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、上饒市萬年縣、銅川市宜君縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
定安縣龍河鎮(zhèn)、徐州市賈汪區(qū)、忻州市岢嵐縣、青島市嶗山區(qū)、資陽市安岳縣、綿陽市安州區(qū)、咸寧市通山縣、齊齊哈爾市依安縣
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廣西梧州市萬秀區(qū)、天水市武山縣、三明市明溪縣、長沙市瀏陽市、永州市冷水灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、德陽市什邡市、黑河市北安市、沈陽市康平縣
陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、宿遷市泗洪縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、南通市崇川區(qū)
蘭州市皋蘭縣、臨夏廣河縣、吉安市安?？h、沈陽市渾南區(qū)、西安市新城區(qū)、無錫市惠山區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、龍巖市連城縣、洛陽市老城區(qū)
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銅川市王益區(qū)、益陽市資陽區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、成都市郫都區(qū)、臨汾市洪洞縣、永州市新田縣、達(dá)州市宣漢縣、眉山市東坡區(qū)、大理賓川縣
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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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