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亳州市利辛縣、益陽市桃江縣、呂梁市交城縣、成都市郫都區(qū)、撫州市廣昌縣
朔州市應(yīng)縣、麗水市慶元縣、宿遷市沭陽縣、咸陽市禮泉縣、曲靖市沾益區(qū)、平頂山市郟縣、臨夏和政縣
酒泉市玉門市、鐵嶺市清河區(qū)、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、嘉興市南湖區(qū)、濱州市沾化區(qū)、婁底市新化縣、濮陽市臺(tái)前縣、十堰市鄖西縣、邵陽市邵陽縣
廣西南寧市上林縣、成都市金堂縣、臺(tái)州市三門縣、哈爾濱市巴彥縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、臨汾市古縣、佛山市三水區(qū)、漳州市南靖縣
大慶市大同區(qū)、焦作市溫縣、寧夏銀川市賀蘭縣、菏澤市東明縣、三亞市海棠區(qū)
寧夏吳忠市同心縣、鄭州市金水區(qū)、上海市徐匯區(qū)、成都市都江堰市、宜賓市興文縣、益陽市安化縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
平頂山市石龍區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、普洱市思茅區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、信陽市息縣、煙臺(tái)市萊陽市、萬寧市東澳鎮(zhèn)、紹興市上虞區(qū)
煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、朝陽市龍城區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、麗水市遂昌縣、咸陽市旬邑縣、吉安市泰和縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、江門市新會(huì)區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)
鷹潭市貴溪市、宜春市袁州區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、濰坊市青州市、果洛瑪沁縣、重慶市江津區(qū)、巴中市南江縣、安順市西秀區(qū)、泉州市石獅市
湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、馬鞍山市雨山區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、寧波市北侖區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)
濟(jì)寧市任城區(qū)、蘭州市永登縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、陽江市陽西縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣西桂林市秀峰區(qū)、開封市尉氏縣
廣西欽州市欽南區(qū)、嘉興市海寧市、焦作市武陟縣、西安市灞橋區(qū)、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、湘西州龍山縣
重慶市墊江縣、安陽市湯陰縣、北京市房山區(qū)、成都市青白江區(qū)、哈爾濱市尚志市、中山市五桂山街道、紹興市嵊州市、上海市虹口區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、湖州市德清縣
呂梁市孝義市、南昌市東湖區(qū)、伊春市友好區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、青島市市南區(qū)、牡丹江市穆棱市、贛州市南康區(qū)
信陽市羅山縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、六盤水市盤州市、鎮(zhèn)江市丹陽市、阿壩藏族羌族自治州理縣、黔南都勻市、福州市鼓樓區(qū)
阜新市海州區(qū)、楚雄牟定縣、黔南都勻市、信陽市商城縣、合肥市廬江縣、九江市修水縣、宿遷市宿城區(qū)、廣西玉林市北流市、襄陽市谷城縣、鹽城市濱?？h
深圳市龍華區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、太原市古交市、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、吉安市吉州區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、九江市共青城市
鶴崗市蘿北縣、三明市明溪縣、十堰市丹江口市、遼源市龍山區(qū)、文昌市重興鎮(zhèn)
定安縣龍河鎮(zhèn)、三明市三元區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、淄博市沂源縣、天水市張家川回族自治縣、阜陽市潁州區(qū)
撫順市撫順縣、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、滁州市來安縣、池州市貴池區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、怒江傈僳族自治州福貢縣、上饒市鄱陽縣
延安市子長(zhǎng)市、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、深圳市坪山區(qū)、營口市西市區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、上海市奉賢區(qū)、眉山市丹棱縣、九江市彭澤縣、寧波市象山縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)
綏化市望奎縣、宿州市碭山縣、荊門市京山市、亳州市譙城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、銅川市王益區(qū)、遵義市匯川區(qū)、濰坊市安丘市
中山市南區(qū)街道、梅州市大埔縣、濮陽市臺(tái)前縣、溫州市泰順縣、張掖市肅南裕固族自治縣、衡陽市衡南縣、咸寧市赤壁市、南昌市南昌縣、中山市中山港街道、昆明市石林彝族自治縣
上饒市余干縣、杭州市拱墅區(qū)、咸陽市旬邑縣、萬寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、上海市閔行區(qū)、蘇州市相城區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、丹東市東港市
安慶市望江縣、株洲市淥口區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、隴南市徽縣、寶雞市金臺(tái)區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、襄陽市南漳縣、惠州市博羅縣、鹽城市大豐區(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)
吉安市吉水縣、丹東市振興區(qū)、寶雞市眉縣、重慶市合川區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、南京市高淳區(qū)
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大興安嶺地區(qū)漠河市、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、大慶市大同區(qū)、舟山市嵊泗縣、安陽市湯陰縣、中山市小欖鎮(zhèn)、白城市通榆縣、牡丹江市愛民區(qū)
錦州市凌海市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、廣西崇左市龍州縣、寧夏固原市涇源縣、瀘州市江陽區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、濟(jì)寧市曲阜市
南通市如東縣、廣西來賓市興賓區(qū)、恩施州來鳳縣、丹東市振安區(qū)、涼山德昌縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、黃石市陽新縣、揭陽市惠來縣、漢中市南鄭區(qū)、晉中市昔陽縣
太原市婁煩縣、甘南卓尼縣、延邊圖們市、太原市尖草坪區(qū)、成都市新都區(qū)、黔南龍里縣、鄭州市鞏義市、成都市成華區(qū)、廣西貴港市平南縣
天津市濱海新區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、玉溪市澄江市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、黃岡市黃梅縣、榆林市橫山區(qū)
昭通市水富市、忻州市偏關(guān)縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市寶塔區(qū)、錦州市凌河區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、廣元市旺蒼縣、臨夏和政縣、菏澤市定陶區(qū)
畢節(jié)市納雍縣、臨汾市安澤縣、達(dá)州市通川區(qū)、西寧市城中區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、牡丹江市陽明區(qū)、廣西崇左市大新縣
新鄉(xiāng)市封丘縣、臨沂市莒南縣、杭州市臨安區(qū)、佳木斯市向陽區(qū)、黔南荔波縣、廣安市武勝縣、濰坊市寒亭區(qū)、海北祁連縣、運(yùn)城市稷山縣
濟(jì)南市平陰縣、西雙版納勐臘縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、臨汾市翼城縣、嘉興市海寧市
鄭州市新鄭市、涼山寧南縣、深圳市光明區(qū)、泉州市泉港區(qū)、徐州市云龍區(qū)
瀘州市敘永縣、宜賓市長(zhǎng)寧縣、畢節(jié)市赫章縣、無錫市梁溪區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)、徐州市新沂市、東營市墾利區(qū)、慶陽市西峰區(qū)
溫州市甌海區(qū)、甘南碌曲縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、宣城市績(jī)溪縣、武漢市江岸區(qū)、廣西桂林市興安縣、安慶市岳西縣、黔南惠水縣、呂梁市交口縣
平頂山市石龍區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、海南興?？h、甘孜色達(dá)縣、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、荊州市沙市區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)
貴陽市觀山湖區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、吉林市永吉縣、株洲市茶陵縣、文山文山市、南平市武夷山市、湛江市遂溪縣、云浮市羅定市、普洱市景東彝族自治縣
文昌市馮坡鎮(zhèn)、隴南市文縣、臨滄市鳳慶縣、黔西南安龍縣、遵義市匯川區(qū)、臨汾市隰縣、渭南市華州區(qū)
隴南市宕昌縣、牡丹江市愛民區(qū)、漳州市云霄縣、迪慶德欽縣、龍巖市永定區(qū)、南通市崇川區(qū)、咸陽市興平市
大理洱源縣、信陽市固始縣、漳州市龍海區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、南京市溧水區(qū)
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延安市宜川縣、蘇州市相城區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、隴南市武都區(qū)、北京市朝陽區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、婁底市冷水江市、宿遷市宿豫區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
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楚雄大姚縣、郴州市汝城縣、南昌市青云譜區(qū)、廣西貴港市平南縣、本溪市本溪滿族自治縣、昆明市嵩明縣
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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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