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七臺河市茄子河區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、煙臺市萊州市、達(dá)州市開江縣
大同市天鎮(zhèn)縣、伊春市伊美區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
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
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、昭通市大關(guān)縣、遂寧市蓬溪縣、福州市倉山區(qū)、黔西南貞豐縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、深圳市福田區(qū)、太原市尖草坪區(qū)
黑河市遜克縣、汕尾市海豐縣、杭州市拱墅區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、沈陽市康平縣、武漢市新洲區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、蚌埠市五河縣
深圳市龍華區(qū)、天津市東麗區(qū)、青島市黃島區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、海南貴南縣、重慶市大渡口區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市
成都市都江堰市、鶴壁市?？h、廣西桂林市龍勝各族自治縣、五指山市毛陽、廣州市南沙區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、四平市梨樹縣、漢中市佛坪縣、丹東市元寶區(qū)、黔南羅甸縣
酒泉市玉門市、泉州市豐澤區(qū)、定西市通渭縣、吉林市豐滿區(qū)、廣西來賓市合山市、七臺河市茄子河區(qū)、宜昌市猇亭區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、德州市臨邑縣
金華市婺城區(qū)、焦作市解放區(qū)、楚雄南華縣、昭通市綏江縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、張家界市永定區(qū)、郴州市永興縣、漯河市召陵區(qū)
萬寧市長豐鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)、安慶市太湖縣、渭南市華州區(qū)、成都市大邑縣、湛江市霞山區(qū)、十堰市竹山縣、金華市武義縣、天津市寧河區(qū)
呂梁市中陽縣、中山市神灣鎮(zhèn)、廈門市同安區(qū)、安陽市湯陰縣、廣西柳州市融安縣、昭通市巧家縣
蘭州市安寧區(qū)、湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、天津市紅橋區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、懷化市溆浦縣
重慶市南川區(qū)、海東市化隆回族自治縣、肇慶市封開縣、長沙市開福區(qū)、河源市和平縣、海北祁連縣、綏化市肇東市
紹興市柯橋區(qū)、楚雄南華縣、晉中市祁縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、西安市雁塔區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、濟(jì)南市商河縣、黃山市歙縣、雞西市城子河區(qū)
重慶市萬州區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、天水市甘谷縣、營口市老邊區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、海南同德縣、梅州市梅江區(qū)、重慶市秀山縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、廣西梧州市藤縣、漳州市詔安縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、東營市墾利區(qū)、海東市化隆回族自治縣
怒江傈僳族自治州福貢縣、深圳市龍華區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、重慶市武隆區(qū)、玉溪市華寧縣、黔東南從江縣、成都市大邑縣、葫蘆島市興城市、昆明市五華區(qū)
天津市西青區(qū)、重慶市綦江區(qū)、廣西百色市德?？h、吉安市吉州區(qū)、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、上饒市萬年縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、果洛達(dá)日縣、運(yùn)城市臨猗縣
牡丹江市東寧市、晉城市高平市、寶雞市鳳縣、永州市冷水灘區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)
蘭州市紅古區(qū)、九江市共青城市、廣西百色市田東縣、漢中市城固縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、南京市浦口區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、龍巖市連城縣、廣西百色市那坡縣、銅仁市沿河土家族自治縣
昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、瓊海市會山鎮(zhèn)、滁州市明光市、成都市新津區(qū)、撫州市南豐縣、無錫市宜興市、新鄉(xiāng)市封丘縣、撫順市順城區(qū)
黃岡市浠水縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、韶關(guān)市湞江區(qū)、南昌市青云譜區(qū)、文昌市公坡鎮(zhèn)
上海市閔行區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、陽江市江城區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、貴陽市息烽縣、沈陽市沈河區(qū)、重慶市忠縣、慶陽市合水縣
沈陽市沈河區(qū)、廣元市蒼溪縣、湖州市南潯區(qū)、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、紅河瀘西縣、廣西河池市東蘭縣、青島市平度市、駐馬店市新蔡縣
西安市雁塔區(qū)、德州市武城縣、益陽市桃江縣、天津市北辰區(qū)、徐州市睢寧縣、無錫市新吳區(qū)、南平市浦城縣
濟(jì)源市市轄區(qū)、紅河元陽縣、長春市二道區(qū)、襄陽市宜城市、大慶市林甸縣、懷化市新晃侗族自治縣、襄陽市谷城縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、東營市利津縣、漳州市詔安縣
商洛市商南縣、淮北市烈山區(qū)、牡丹江市寧安市、寧德市屏南縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
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哈爾濱市平房區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、武漢市東西湖區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、馬鞍山市和縣、黑河市愛輝區(qū)、十堰市丹江口市
東莞市石龍鎮(zhèn)、益陽市南縣、遂寧市船山區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、三亞市吉陽區(qū)、孝感市應(yīng)城市、株洲市炎陵縣、許昌市鄢陵縣
本溪市桓仁滿族自治縣、揭陽市惠來縣、淮安市金湖縣、重慶市北碚區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、眉山市東坡區(qū)、新余市分宜縣、贛州市于都縣、隴南市文縣、揭陽市揭東區(qū)
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臨汾市隰縣、岳陽市湘陰縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、?？谑协偵絽^(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、安慶市望江縣、南平市武夷山市、涼山越西縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市
自貢市大安區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、昆明市晉寧區(qū)、黃山市祁門縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、贛州市贛縣區(qū)、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
沈陽市新民市、呂梁市方山縣、廣西桂林市陽朔縣、常州市溧陽市、宜春市靖安縣、十堰市竹山縣
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鞍山市鐵東區(qū)、甘南臨潭縣、德州市臨邑縣、東方市三家鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、漢中市略陽縣、宜昌市伍家崗區(qū)
佳木斯市樺川縣、九江市柴桑區(qū)、武漢市新洲區(qū)、荊州市洪湖市、廣西河池市金城江區(qū)
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南陽市臥龍區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)、金華市金東區(qū)、黃山市祁門縣、郴州市宜章縣、延邊和龍市、渭南市臨渭區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
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哈爾濱市平房區(qū)、天津市武清區(qū)、杭州市上城區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、常州市金壇區(qū)、漳州市漳浦縣、朝陽市凌源市、汕尾市陸豐市、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
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白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、通化市二道江區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、中山市石岐街道、婁底市雙峰縣、晉中市和順縣
上海財經(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，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實驗室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。這是一個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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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)提供了堅實的基礎(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)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(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)隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊將持續(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，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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