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黔西南興仁市、煙臺市芝罘區(qū)、廣西欽州市浦北縣、重慶市巫山縣、南通市如皋市、廣西防城港市上思縣、臨汾市大寧縣、洛陽市偃師區(qū)、眉山市東坡區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、海東市平安區(qū)、淄博市淄川區(qū)、溫州市龍港市、懷化市中方縣、咸寧市嘉魚縣、撫州市金溪縣、連云港市海州區(qū)、寧夏吳忠市同心縣
甘南夏河縣、韶關(guān)市樂昌市、洛陽市西工區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、延安市志丹縣、黃石市西塞山區(qū)、自貢市榮縣、樂山市井研縣、馬鞍山市含山縣
漳州市南靖縣、襄陽市谷城縣、溫州市泰順縣、錦州市義縣、西寧市城中區(qū)
常德市漢壽縣、濟(jì)寧市微山縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、東方市感城鎮(zhèn)、商丘市夏邑縣、東營市河口區(qū)
德州市德城區(qū)、西安市新城區(qū)、成都市金堂縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)
黃岡市武穴市、臺州市三門縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、安陽市滑縣、七臺河市桃山區(qū)、荊州市江陵縣、貴陽市修文縣、伊春市伊美區(qū)
武漢市黃陂區(qū)、甘孜新龍縣、廣西崇左市大新縣、濰坊市青州市、甘孜道孚縣、六盤水市盤州市、紅河蒙自市
揚(yáng)州市廣陵區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、廣西南寧市青秀區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、臨汾市古縣、武漢市江漢區(qū)、長治市潞州區(qū)、海西蒙古族德令哈市、伊春市金林區(qū)
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、果洛達(dá)日縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、荊門市鐘祥市、長治市武鄉(xiāng)縣、煙臺市福山區(qū)、榆林市橫山區(qū)
齊齊哈爾市克東縣、撫州市樂安縣、呂梁市方山縣、玉樹雜多縣、亳州市利辛縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、紹興市新昌縣、廈門市翔安區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)
長春市綠園區(qū)、果洛久治縣、南通市通州區(qū)、濰坊市壽光市、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、商丘市寧陵縣、黔東南從江縣、肇慶市四會市
本溪市明山區(qū)、宜昌市宜都市、上海市寶山區(qū)、荊州市洪湖市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、葫蘆島市興城市
許昌市魏都區(qū)、亳州市蒙城縣、菏澤市單縣、畢節(jié)市納雍縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、海南貴南縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、五指山市毛陽
南充市嘉陵區(qū)、焦作市馬村區(qū)、合肥市肥西縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)
嘉興市秀洲區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、重慶市南岸區(qū)、武漢市江漢區(qū)、湛江市雷州市、湖州市長興縣、廣西玉林市玉州區(qū)、沈陽市遼中區(qū)、南平市建陽區(qū)、文昌市重興鎮(zhèn)
廈門市集美區(qū)、德州市武城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、廣西百色市右江區(qū)、遵義市習(xí)水縣、莆田市涵江區(qū)、無錫市梁溪區(qū)
福州市永泰縣、涼山布拖縣、黑河市五大連池市、甘孜雅江縣、遂寧市射洪市、貴陽市花溪區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、楚雄武定縣、雙鴨山市寶清縣、廣西賀州市八步區(qū)
忻州市寧武縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、蘭州市榆中縣、大理劍川縣、淮南市鳳臺縣、廣州市南沙區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、上海市虹口區(qū)、商丘市睢縣、十堰市鄖西縣、榆林市府谷縣、武威市天祝藏族自治縣
重慶市梁平區(qū)、隨州市隨縣、宜賓市珙縣、廣西柳州市城中區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、貴陽市花溪區(qū)、酒泉市敦煌市、徐州市銅山區(qū)
新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、錦州市凌河區(qū)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、滁州市鳳陽縣、長沙市瀏陽市
哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
遼陽市宏偉區(qū)、江門市開平市、綏化市綏棱縣、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、臨汾市古縣、商丘市睢縣、臨夏和政縣、西寧市大通回族土族自治縣、長春市榆樹市
廣西防城港市上思縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、銅川市宜君縣、衡陽市衡陽縣、撫順市撫順縣、黑河市愛輝區(qū)、漳州市云霄縣、青島市城陽區(qū)
海南同德縣、平頂山市湛河區(qū)、攀枝花市米易縣、連云港市灌云縣、邵陽市城步苗族自治縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、黔南惠水縣、宜春市豐城市
成都市龍泉驛區(qū)、永州市藍(lán)山縣、南京市江寧區(qū)、衡陽市祁東縣、商洛市商南縣、岳陽市岳陽縣、重慶市巴南區(qū)、白山市江源區(qū)、宿州市碭山縣
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銅仁市印江縣、中山市中山港街道、儋州市光村鎮(zhèn)、宜春市萬載縣、天津市南開區(qū)、涼山普格縣、海東市平安區(qū)、永州市零陵區(qū)
涼山金陽縣、云浮市羅定市、海東市樂都區(qū)、襄陽市棗陽市、鄭州市新密市、蚌埠市禹會區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、定西市渭源縣、懷化市通道侗族自治縣、廣元市青川縣
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重慶市奉節(jié)縣、廣西河池市天峨縣、沈陽市康平縣、黑河市五大連池市、濟(jì)寧市嘉祥縣、鐵嶺市昌圖縣、忻州市代縣、鶴壁市山城區(qū)、鹽城市阜寧縣
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聊城市冠縣、大理巍山彝族回族自治縣、昭通市魯?shù)榭h、甘孜色達(dá)縣、沈陽市皇姑區(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(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
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(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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