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滁州市明光市、雅安市滎經(jīng)縣、棗莊市市中區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、株洲市淥口區(qū)、商丘市梁園區(qū)
沈陽市遼中區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、長(zhǎng)春市榆樹市、忻州市五臺(tái)縣、洛陽市汝陽縣
楚雄大姚縣、廣州市花都區(qū)、六盤水市水城區(qū)、忻州市原平市、臨夏臨夏縣、甘孜石渠縣、莆田市仙游縣
漳州市漳浦縣、黔東南岑鞏縣、巴中市巴州區(qū)、鄭州市中原區(qū)、天津市寶坻區(qū)、菏澤市成武縣
上海市奉賢區(qū)、南平市政和縣、成都市新都區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、溫州市甌海區(qū)、天津市寧河區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、梅州市梅江區(qū)、北京市平谷區(qū)、信陽市商城縣
肇慶市高要區(qū)、寧德市福鼎市、重慶市城口縣、宜賓市翠屏區(qū)、撫州市金溪縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、晉中市榆次區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、吉安市吉安縣、綿陽市安州區(qū)、聊城市陽谷縣、宿遷市泗陽縣、哈爾濱市松北區(qū)、漢中市略陽縣、海東市化隆回族自治縣、東莞市東城街道、大連市旅順口區(qū)
杭州市西湖區(qū)、湛江市麻章區(qū)、廣西玉林市博白縣、上饒市鄱陽縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
惠州市惠城區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、舟山市普陀區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、漯河市郾城區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、徐州市銅山區(qū)
重慶市涪陵區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣、平頂山市魯山縣、贛州市于都縣、呂梁市石樓縣、茂名市茂南區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、汕頭市澄海區(qū)
邵陽市大祥區(qū)、楚雄雙柏縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、濟(jì)南市商河縣、遼陽市白塔區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、天津市寶坻區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣、涼山寧南縣
雅安市雨城區(qū)、慶陽市正寧縣、晉中市平遙縣、黑河市嫩江市、東莞市清溪鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、榆林市定邊縣、紅河元陽縣、昭通市魯?shù)榭h
大理劍川縣、齊齊哈爾市依安縣、廣西桂林市興安縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、本溪市明山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、葫蘆島市龍港區(qū)、福州市閩清縣、成都市雙流區(qū)
蘇州市虎丘區(qū)、三亞市海棠區(qū)、保山市施甸縣、眉山市東坡區(qū)、河源市東源縣、西安市周至縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、淮安市漣水縣、綿陽市鹽亭縣
宿遷市宿城區(qū)、運(yùn)城市垣曲縣、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、銅仁市萬山區(qū)、臺(tái)州市三門縣、常州市新北區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、銅仁市印江縣
畢節(jié)市織金縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、成都市簡(jiǎn)陽市、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、東莞市萬江街道、廣西南寧市隆安縣
襄陽市南漳縣、海東市平安區(qū)、涼山布拖縣、呂梁市嵐縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、肇慶市鼎湖區(qū)、定安縣嶺口鎮(zhèn)
定西市漳縣、寧夏中衛(wèi)市海原縣、涼山喜德縣、南京市六合區(qū)、上海市浦東新區(qū)
寶雞市千陽縣、岳陽市岳陽縣、咸陽市永壽縣、龍巖市新羅區(qū)、阜新市彰武縣
洛陽市洛寧縣、吉林市舒蘭市、南平市邵武市、平頂山市郟縣、邵陽市新邵縣、泰州市高港區(qū)
長(zhǎng)治市上黨區(qū)、宜賓市珙縣、舟山市嵊泗縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、撫順市順城區(qū)、重慶市酉陽縣、廣西南寧市隆安縣
肇慶市高要區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)、楚雄楚雄市、濰坊市青州市、延安市寶塔區(qū)、廣西來賓市忻城縣、成都市武侯區(qū)
阜陽市潁州區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、鶴壁市淇濱區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、鷹潭市貴溪市
云浮市云城區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、株洲市天元區(qū)、焦作市孟州市、呂梁市臨縣、徐州市銅山區(qū)、溫州市文成縣、成都市新都區(qū)
德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、吉安市吉州區(qū)、忻州市代縣、丹東市寬甸滿族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、天水市秦安縣、信陽市固始縣、溫州市洞頭區(qū)、衢州市開化縣
北京市通州區(qū)、上海市金山區(qū)、濰坊市高密市、榆林市橫山區(qū)、黔南貴定縣、遵義市鳳岡縣、許昌市襄城縣、南充市閬中市、三明市永安市、運(yùn)城市垣曲縣
潮州市潮安區(qū)、撫州市崇仁縣、周口市太康縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、哈爾濱市道外區(qū)、本溪市溪湖區(qū)
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白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、寧夏固原市西吉縣、寶雞市千陽縣、晉城市高平市、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)
郴州市北湖區(qū)、贛州市瑞金市、太原市古交市、雞西市雞冠區(qū)、滁州市南譙區(qū)、淮南市八公山區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、涼山布拖縣、文昌市東路鎮(zhèn)、梅州市平遠(yuǎn)縣
儋州市南豐鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、黔南甕安縣、廣西北海市銀海區(qū)、廣西柳州市柳城縣、平頂山市郟縣
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、長(zhǎng)治市黎城縣、南充市閬中市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、阜新市太平區(qū)、定西市臨洮縣
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、安康市鎮(zhèn)坪縣、東方市八所鎮(zhèn)、海北祁連縣、昭通市大關(guān)縣、巴中市恩陽區(qū)、阜新市太平區(qū)、白銀市白銀區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、重慶市涪陵區(qū)
贛州市南康區(qū)、三亞市海棠區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、焦作市孟州市、濱州市沾化區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
廣西南寧市橫州市、阿壩藏族羌族自治州茂縣、潮州市湘橋區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、懷化市洪江市
南充市蓬安縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、黔東南丹寨縣、上饒市信州區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、臨汾市隰縣
長(zhǎng)治市襄垣縣、本溪市明山區(qū)、孝感市孝南區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、合肥市廬陽區(qū)、漳州市平和縣、宣城市旌德縣、廣西河池市大化瑤族自治縣
南京市棲霞區(qū)、五指山市水滿、漯河市臨潁縣、雞西市麻山區(qū)、湛江市吳川市、銅川市耀州區(qū)
雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、佛山市南海區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、福州市臺(tái)江區(qū)、廣西百色市凌云縣、菏澤市牡丹區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、巴中市平昌縣
孝感市漢川市、大同市陽高縣、重慶市忠縣、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、寧德市蕉城區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、福州市永泰縣、內(nèi)江市資中縣
南京市浦口區(qū)、曲靖市宣威市、咸陽市永壽縣、荊門市掇刀區(qū)、宣城市績(jī)溪縣、廣西百色市田林縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、綿陽市三臺(tái)縣、邵陽市邵東市、上饒市萬年縣
本溪市平山區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、東莞市清溪鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣
株洲市攸縣、無錫市錫山區(qū)、咸寧市赤壁市、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、五指山市水滿、臺(tái)州市天臺(tái)縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、深圳市坪山區(qū)
廣西百色市田林縣、湘西州鳳凰縣、濰坊市坊子區(qū)、臺(tái)州市溫嶺市、洛陽市偃師區(qū)
景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、成都市錦江區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、重慶市榮昌區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、宿遷市沭陽縣、吉安市泰和縣、平頂山市郟縣
廣西防城港市東興市、文昌市馮坡鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、洛陽市新安縣、襄陽市襄州區(qū)、宿遷市泗陽縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、廣元市青川縣、甘南迭部縣、開封市順河回族區(qū)、安慶市宿松縣、天水市武山縣
廣西百色市西林縣、齊齊哈爾市富?？h、甘孜新龍縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)
牡丹江市東寧市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、中山市小欖鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)
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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
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(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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