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重慶市巴南區(qū)、金華市婺城區(qū)、綏化市蘭西縣、上海市浦東新區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市
雙鴨山市集賢縣、襄陽市南漳縣、南陽市南召縣、宜賓市珙縣、安陽市林州市
渭南市澄城縣、武漢市新洲區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、常德市津市市、九江市修水縣、呂梁市孝義市
佳木斯市郊區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、延安市黃陵縣
杭州市上城區(qū)、白銀市平川區(qū)、甘孜雅江縣、株洲市攸縣、定西市岷縣、衡陽市衡南縣
安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市
恩施州利川市、寧夏銀川市西夏區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、北京市朝陽區(qū)、贛州市瑞金市、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、佛山市三水區(qū)、福州市晉安區(qū)、周口市鹿邑縣
陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、天津市靜海區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、焦作市沁陽市、德州市武城縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)
忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣
寧夏銀川市永寧縣、昆明市宜良縣、九江市彭澤縣、黑河市孫吳縣、安慶市潛山市、衡陽市珠暉區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
金華市東陽市、大同市平城區(qū)、麗江市古城區(qū)、焦作市馬村區(qū)、咸陽市淳化縣、綏化市海倫市
云浮市羅定市、成都市彭州市、漯河市源匯區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、廣州市黃埔區(qū)
廣安市廣安區(qū)、遼陽市燈塔市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、九江市武寧縣、衡陽市祁東縣、運(yùn)城市聞喜縣、達(dá)州市萬源市、鐵嶺市開原市
定安縣新竹鎮(zhèn)、伊春市伊美區(qū)、寧德市屏南縣、駐馬店市新蔡縣、十堰市張灣區(qū)、甘南卓尼縣、中山市小欖鎮(zhèn)、莆田市荔城區(qū)、重慶市長壽區(qū)
衡陽市耒陽市、黔東南天柱縣、吉林市永吉縣、德州市樂陵市、廣西南寧市隆安縣、黃石市陽新縣、臨汾市汾西縣、牡丹江市愛民區(qū)
鹽城市射陽縣、玉樹雜多縣、周口市西華縣、汕尾市陸豐市、東方市江邊鄉(xiāng)、韶關(guān)市湞江區(qū)、貴陽市息烽縣、泉州市金門縣、黔東南臺(tái)江縣
南京市棲霞區(qū)、汕尾市城區(qū)、重慶市酉陽縣、駐馬店市確山縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、天水市清水縣、楚雄牟定縣、攀枝花市西區(qū)、永州市冷水灘區(qū)
駐馬店市上蔡縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、丹東市寬甸滿族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、甘孜德格縣、寧夏固原市涇源縣
昆明市晉寧區(qū)、撫州市南城縣、鞍山市千山區(qū)、延安市富縣、泰安市新泰市、信陽市新縣
遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、濰坊市青州市、遼陽市弓長嶺區(qū)、達(dá)州市開江縣、重慶市南岸區(qū)、西寧市城西區(qū)、新余市分宜縣、連云港市連云區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
麗江市玉龍納西族自治縣、隴南市宕昌縣、泰州市海陵區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、婁底市新化縣、梅州市興寧市、漯河市舞陽縣
商丘市睢陽區(qū)、白銀市白銀區(qū)、南通市如東縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、聊城市冠縣、長治市黎城縣
蘇州市常熟市、咸陽市禮泉縣、資陽市樂至縣、臨沂市平邑縣、中山市西區(qū)街道、湘西州永順縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、四平市梨樹縣、十堰市竹山縣
阿壩藏族羌族自治州松潘縣、上海市楊浦區(qū)、永州市道縣、十堰市鄖西縣、甘南夏河縣、果洛瑪沁縣、寧夏銀川市賀蘭縣、汕頭市南澳縣、黃山市歙縣、淮北市烈山區(qū)
漢中市勉縣、成都市金堂縣、咸陽市武功縣、玉樹雜多縣、贛州市定南縣、甘南舟曲縣、忻州市定襄縣、本溪市明山區(qū)、湘西州永順縣
昭通市鎮(zhèn)雄縣、大慶市薩爾圖區(qū)、佳木斯市同江市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
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德陽市廣漢市、吉林市豐滿區(qū)、鄭州市滎陽市、廣西河池市東蘭縣、懷化市沅陵縣、嘉興市海寧市、泰州市高港區(qū)、牡丹江市寧安市、大連市西崗區(qū)、臨汾市大寧縣
鄂州市鄂城區(qū)、十堰市張灣區(qū)、贛州市興國縣、寶雞市眉縣、常德市漢壽縣、甘孜白玉縣、南平市浦城縣、阜陽市臨泉縣
重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
漳州市龍文區(qū)、雅安市名山區(qū)、湘西州吉首市、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、廣西防城港市東興市、泰州市泰興市
重慶市奉節(jié)縣、海南同德縣、天津市河?xùn)|區(qū)、長沙市望城區(qū)、安慶市迎江區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)
郴州市桂陽縣、達(dá)州市宣漢縣、吉林市豐滿區(qū)、鐵嶺市西豐縣、廣西北海市銀海區(qū)、梅州市興寧市
巴中市南江縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、淮南市田家庵區(qū)、眉山市丹棱縣、牡丹江市穆棱市、金華市金東區(qū)、佳木斯市同江市
紅河建水縣、云浮市郁南縣、菏澤市鄄城縣、濱州市鄒平市、黔南長順縣、恩施州恩施市
信陽市商城縣、天水市清水縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、合肥市廬陽區(qū)、保山市施甸縣、株洲市石峰區(qū)、咸寧市嘉魚縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
湖州市安吉縣、大慶市肇州縣、衡陽市耒陽市、韶關(guān)市新豐縣、儋州市王五鎮(zhèn)、九江市德安縣、湛江市霞山區(qū)、遂寧市安居區(qū)
安康市寧陜縣、長治市沁源縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)、黃石市黃石港區(qū)
東莞市大朗鎮(zhèn)、南陽市社旗縣、黔東南施秉縣、臨夏永靖縣、金華市金東區(qū)、重慶市秀山縣、咸陽市武功縣、寧波市江北區(qū)
晉城市陽城縣、駐馬店市驛城區(qū)、達(dá)州市萬源市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、三明市清流縣、金華市磐安縣、寶雞市麟游縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
淄博市周村區(qū)、成都市溫江區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、綏化市望奎縣、東營市東營區(qū)、淮安市金湖縣、黃岡市麻城市、寧夏吳忠市利通區(qū)、平頂山市魯山縣
臨沂市蒙陰縣、蘇州市吳中區(qū)、運(yùn)城市臨猗縣、上海市黃浦區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、大理漾濞彝族自治縣、隴南市武都區(qū)
孝感市孝南區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、渭南市合陽縣、長沙市長沙縣、平頂山市湛河區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、無錫市錫山區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
杭州市蕭山區(qū)、舟山市岱山縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、安康市鎮(zhèn)坪縣、漢中市洋縣、廣西河池市金城江區(qū)
嘉興市秀洲區(qū)、天津市東麗區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、雙鴨山市寶山區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宜春市奉新縣、上饒市弋陽縣、安慶市迎江區(qū)、宜春市高安市、大同市陽高縣
咸陽市興平市、廣元市劍閣縣、雙鴨山市饒河縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、玉樹玉樹市、中山市阜沙鎮(zhèn)
商丘市夏邑縣、商丘市寧陵縣、延安市黃龍縣、濟(jì)南市章丘區(qū)、揭陽市揭東區(qū)、咸寧市赤壁市
開封市祥符區(qū)、黃石市大冶市、遼陽市文圣區(qū)、開封市通許縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、淮安市清江浦區(qū)
東莞市長安鎮(zhèn)、岳陽市岳陽樓區(qū)、文山西疇縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、泉州市金門縣、咸陽市涇陽縣、果洛瑪多縣
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西寧市湟中區(qū)、上饒市弋陽縣、佳木斯市向陽區(qū)、青島市嶗山區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、廣西北海市海城區(qū)、廣州市白云區(qū)、恩施州來鳳縣、成都市金牛區(qū)
常德市臨澧縣、麗水市慶元縣、濮陽市清豐縣、撫州市崇仁縣、紹興市諸暨市、中山市石岐街道、重慶市酉陽縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣
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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(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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