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汕頭市濠江區(qū)、宜昌市宜都市、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、張掖市山丹縣
天津市河西區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、咸陽(yáng)市禮泉縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、鶴壁市鶴山區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、吉安市永新縣、中山市民眾鎮(zhèn)
黔東南從江縣、濰坊市昌樂(lè)縣、重慶市奉節(jié)縣、濰坊市濰城區(qū)、菏澤市鄄城縣、東方市四更鎮(zhèn)、武漢市東西湖區(qū)、昆明市安寧市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
海南興海縣、太原市清徐縣、廣西百色市田林縣、保山市昌寧縣、黔南龍里縣、黃岡市麻城市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
雅安市天全縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、臨汾市安澤縣、株洲市醴陵市、江門市江海區(qū)、上饒市萬(wàn)年縣
宣城市寧國(guó)市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、商丘市梁園區(qū)、衢州市常山縣、宜昌市五峰土家族自治縣、大連市瓦房店市、怒江傈僳族自治州瀘水市、武漢市蔡甸區(qū)、丹東市振安區(qū)
岳陽(yáng)市平江縣、渭南市白水縣、阜陽(yáng)市太和縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、撫州市樂(lè)安縣、九江市潯陽(yáng)區(qū)
萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、許昌市長(zhǎng)葛市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、大慶市薩爾圖區(qū)
臨汾市古縣、達(dá)州市渠縣、蘇州市吳江區(qū)、鷹潭市貴溪市、甘孜稻城縣
鄭州市新鄭市、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、鄂州市華容區(qū)、廣西桂林市資源縣、鐵嶺市開(kāi)原市、焦作市解放區(qū)
安陽(yáng)市湯陰縣、肇慶市懷集縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、深圳市坪山區(qū)、南京市浦口區(qū)
鄭州市金水區(qū)、贛州市章貢區(qū)、漢中市留壩縣、晉城市澤州縣、衢州市常山縣
徐州市睢寧縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、駐馬店市西平縣、南陽(yáng)市南召縣、臺(tái)州市三門縣、鞍山市鐵東區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、江門市蓬江區(qū)、池州市貴池區(qū)
湘西州龍山縣、南陽(yáng)市唐河縣、甘孜巴塘縣、肇慶市懷集縣、臨汾市安澤縣、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、黃山市屯溪區(qū)、大理劍川縣、無(wú)錫市江陰市、深圳市坪山區(qū)
天津市東麗區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、莆田市荔城區(qū)、渭南市澄城縣、五指山市水滿、鹽城市射陽(yáng)縣
棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、武漢市洪山區(qū)、常德市桃源縣、廣州市南沙區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、梅州市大埔縣
重慶市南川區(qū)、西雙版納景洪市、無(wú)錫市新吳區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、宜昌市伍家崗區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、寶雞市眉縣
麗水市青田縣、廣西桂林市荔浦市、文昌市翁田鎮(zhèn)、雅安市石棉縣、連云港市連云區(qū)、吉安市吉安縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
撫順市順城區(qū)、雅安市石棉縣、懷化市會(huì)同縣、楚雄南華縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市白云區(qū)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣
渭南市富平縣、運(yùn)城市臨猗縣、廣安市前鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、泉州市金門縣、齊齊哈爾市龍江縣
白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、南京市鼓樓區(qū)、漢中市留壩縣、廣西河池市都安瑤族自治縣、泉州市永春縣
焦作市解放區(qū)、麗水市慶元縣、撫順市撫順縣、宜春市銅鼓縣、東方市板橋鎮(zhèn)、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、上饒市余干縣、張掖市肅南裕固族自治縣
黃山市黟縣、儋州市王五鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、南充市西充縣、呂梁市交口縣、太原市陽(yáng)曲縣、亳州市譙城區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)
東方市江邊鄉(xiāng)、大理彌渡縣、濰坊市高密市、廣西南寧市橫州市、哈爾濱市雙城區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)、延邊龍井市、保山市昌寧縣
銅仁市松桃苗族自治縣、寧波市慈溪市、漯河市源匯區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)、雞西市雞東縣、長(zhǎng)治市屯留區(qū)
恩施州咸豐縣、沈陽(yáng)市康平縣、阜陽(yáng)市臨泉縣、臨汾市翼城縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、廣西南寧市江南區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、定西市隴西縣、保山市騰沖市
黔西南晴隆縣、荊門市京山市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、安慶市岳西縣、信陽(yáng)市固始縣
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大同市靈丘縣、衢州市江山市、鎮(zhèn)江市潤(rùn)州區(qū)、佛山市禪城區(qū)、西安市新城區(qū)、廣西桂林市資源縣、臨沂市費(fèi)縣、寧夏固原市西吉縣、深圳市光明區(qū)、蘭州市皋蘭縣
東方市東河鎮(zhèn)、郴州市臨武縣、贛州市上猶縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、湘潭市湘潭縣
銅仁市松桃苗族自治縣、重慶市豐都縣、上海市松江區(qū)、北京市順義區(qū)、銅仁市思南縣、紹興市柯橋區(qū)
丹東市寬甸滿族自治縣、大慶市林甸縣、榆林市米脂縣、汕頭市金平區(qū)、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、福州市羅源縣、南通市海門區(qū)、常州市天寧區(qū)、汕頭市南澳縣、深圳市龍崗區(qū)
蘇州市吳江區(qū)、南通市通州區(qū)、福州市馬尾區(qū)、連云港市東?？h、濰坊市坊子區(qū)
葫蘆島市南票區(qū)、滁州市來(lái)安縣、岳陽(yáng)市汨羅市、鐵嶺市西豐縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、宿州市埇橋區(qū)
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、保山市龍陵縣、涼山會(huì)理市、菏澤市東明縣、慶陽(yáng)市合水縣
定安縣翰林鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、廣西柳州市城中區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、甘南瑪曲縣、常州市新北區(qū)
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陽(yáng)泉市盂縣、福州市連江縣、九江市湖口縣、吉林市豐滿區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、合肥市巢湖市、渭南市華陰市、長(zhǎng)春市寬城區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、鞍山市千山區(qū)
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池州市石臺(tái)縣、南昌市青云譜區(qū)、信陽(yáng)市商城縣、吉安市安?？h、渭南市澄城縣、中山市南朗鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)
舟山市普陀區(qū)、重慶市合川區(qū)、十堰市竹溪縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、平?jīng)鍪袥艽h、寧德市福鼎市、棗莊市嶧城區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
黃山市祁門縣、泉州市安溪縣、榆林市綏德縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)、平頂山市舞鋼市、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
伊春市鐵力市、廣安市前鋒區(qū)、安陽(yáng)市湯陰縣、濰坊市濰城區(qū)、商丘市寧陵縣
渭南市合陽(yáng)縣、廣西百色市右江區(qū)、黃山市黟縣、松原市扶余市、普洱市思茅區(qū)、安慶市潛山市、鞍山市千山區(qū)
上海市靜安區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、臨滄市鳳慶縣、湘西州永順縣、常德市漢壽縣、澄邁縣加樂(lè)鎮(zhèn)、瀘州市瀘縣、衡陽(yáng)市衡東縣、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)
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大同市左云縣、孝感市安陸市、嘉興市秀洲區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、武威市民勤縣、臨汾市侯馬市、通化市二道江區(qū)、福州市永泰縣、黃山市屯溪區(qū)
蕪湖市南陵縣、廣州市增城區(qū)、重慶市渝北區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、杭州市濱江區(qū)、永州市新田縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、西安市蓮湖區(qū)、茂名市化州市
衡陽(yáng)市石鼓區(qū)、樂(lè)山市五通橋區(qū)、湖州市長(zhǎng)興縣、大同市新榮區(qū)、甘孜雅江縣、寧波市奉化區(qū)、遼源市東豐縣
忻州市代縣、錦州市義縣、朝陽(yáng)市建平縣、曲靖市沾益區(qū)、杭州市蕭山區(qū)
東莞市麻涌鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、衢州市常山縣、汕頭市金平區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、延安市黃龍縣
銅仁市沿河土家族自治縣、阜陽(yáng)市阜南縣、贛州市石城縣、泰安市東平縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、漯河市郾城區(qū)、臨汾市古縣
臨汾市侯馬市、酒泉市金塔縣、龍巖市漳平市、西寧市城北區(qū)、廈門市海滄區(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(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(yǔ)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(kāi)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)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(guó)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(guò)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(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(shū)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(kāi)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(lái)，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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