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衡陽市雁峰區(qū)、亳州市蒙城縣、河源市連平縣、襄陽市樊城區(qū)、日照市東港區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、淄博市高青縣、長沙市瀏陽市
臨夏臨夏縣、懷化市中方縣、泉州市南安市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、北京市懷柔區(qū)、鶴崗市綏濱縣、湛江市赤坎區(qū)、遼陽市燈塔市、溫州市樂清市
朝陽市凌源市、白城市大安市、天水市武山縣、池州市東至縣、龍巖市永定區(qū)、麗水市青田縣、合肥市蜀山區(qū)、寧夏吳忠市同心縣
金華市浦江縣、哈爾濱市巴彥縣、贛州市尋烏縣、臨汾市浮山縣、宿州市碭山縣、麗水市景寧畬族自治縣
黑河市愛輝區(qū)、廣西玉林市博白縣、長治市長子縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、邵陽市大祥區(qū)、東莞市虎門鎮(zhèn)、陽泉市郊區(qū)、黔東南丹寨縣、瀘州市納溪區(qū)
怒江傈僳族自治州福貢縣、蘇州市太倉市、錦州市古塔區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、六安市葉集區(qū)
綏化市海倫市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、黔東南岑鞏縣、揚州市寶應(yīng)縣、西安市藍田縣、衡陽市耒陽市、廣元市劍閣縣
內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、濟南市商河縣、重慶市銅梁區(qū)、大同市靈丘縣、福州市羅源縣、南平市建甌市、廣西來賓市興賓區(qū)、貴陽市白云區(qū)
武漢市江夏區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、東莞市中堂鎮(zhèn)、玉溪市華寧縣、清遠市清城區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、運城市鹽湖區(qū)
中山市小欖鎮(zhèn)、酒泉市肅州區(qū)、蘭州市皋蘭縣、阜陽市臨泉縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、連云港市灌云縣、寶雞市渭濱區(qū)、撫州市資溪縣
池州市東至縣、大連市中山區(qū)、南平市順昌縣、焦作市沁陽市、天津市北辰區(qū)
南昌市西湖區(qū)、涼山甘洛縣、鷹潭市余江區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、東莞市沙田鎮(zhèn)、漳州市平和縣
三明市寧化縣、黃石市西塞山區(qū)、西安市藍田縣、武威市古浪縣、直轄縣天門市、鶴壁市鶴山區(qū)、永州市寧遠縣
延安市子長市、瓊海市會山鎮(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)
杭州市建德市、成都市都江堰市、咸陽市彬州市、沈陽市沈北新區(qū)、青島市李滄區(qū)、大慶市林甸縣、昭通市鹽津縣、河源市和平縣、駐馬店市上蔡縣
湛江市遂溪縣、上饒市德興市、淄博市張店區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山會東縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、棗莊市市中區(qū)
漢中市洋縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、牡丹江市林口縣、天水市秦州區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、深圳市龍華區(qū)、上海市松江區(qū)
湘西州花垣縣、玉樹雜多縣、遵義市習(xí)水縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、佛山市禪城區(qū)、清遠市清新區(qū)
雅安市蘆山縣、綏化市明水縣、上海市普陀區(qū)、宣城市郎溪縣、駐馬店市平輿縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、宜昌市遠安縣
慶陽市合水縣、大同市平城區(qū)、信陽市淮濱縣、上饒市廣信區(qū)、直轄縣潛江市、宣城市廣德市、遂寧市船山區(qū)
銅川市王益區(qū)、十堰市竹山縣、黔東南凱里市、吉林市昌邑區(qū)、麗水市松陽縣、六安市舒城縣、玉樹玉樹市、肇慶市封開縣
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、臨夏和政縣、西安市雁塔區(qū)、果洛瑪沁縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、儋州市和慶鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)
呂梁市臨縣、郴州市安仁縣、南平市松溪縣、撫順市望花區(qū)、成都市青白江區(qū)、巴中市南江縣、廣西河池市金城江區(qū)、杭州市濱江區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市
東莞市麻涌鎮(zhèn)、鞍山市千山區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、隴南市禮縣、湖州市長興縣、黃岡市團風(fēng)縣、紅河綠春縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、撫州市金溪縣、棗莊市嶧城區(qū)、大慶市肇州縣、廣西柳州市魚峰區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、德州市武城縣
宣城市郎溪縣、丹東市鳳城市、延安市延川縣、武漢市武昌區(qū)、紅河建水縣
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、迪慶香格里拉市、荊門市京山市、平?jīng)鍪徐o寧縣、太原市婁煩縣、綿陽市安州區(qū)、錦州市凌河區(qū)
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三門峽市盧氏縣、伊春市烏翠區(qū)、上饒市橫峰縣、太原市晉源區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、安陽市內(nèi)黃縣、商洛市商州區(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
廣西貴港市港北區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、宜昌市當(dāng)陽市、揭陽市揭西縣、通化市東昌區(qū)
大理漾濞彝族自治縣、黃南澤庫縣、長春市雙陽區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、咸陽市永壽縣、鐵嶺市銀州區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、達州市大竹縣
儋州市雅星鎮(zhèn)、濮陽市范縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、杭州市余杭區(qū)、天水市武山縣、福州市晉安區(qū)、廣州市白云區(qū)、長沙市瀏陽市、銅仁市德江縣、平?jīng)鍪谐缧趴h
無錫市江陰市、岳陽市汨羅市、武漢市新洲區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市、南陽市鄧州市、黃山市歙縣、南平市延平區(qū)、黔南長順縣、寧波市奉化區(qū)
麗水市景寧畬族自治縣、廣西百色市那坡縣、杭州市下城區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、成都市金牛區(qū)、六安市霍山縣、福州市永泰縣、棗莊市山亭區(qū)、佛山市禪城區(qū)、新余市分宜縣
商丘市寧陵縣、蚌埠市蚌山區(qū)、婁底市冷水江市、廣西百色市田陽區(qū)、朝陽市龍城區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、溫州市瑞安市
太原市杏花嶺區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣、朝陽市北票市、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、廣西賀州市八步區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
昆明市官渡區(qū)、廣西崇左市寧明縣、廈門市翔安區(qū)、南昌市東湖區(qū)、運城市稷山縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、黔西南望謨縣、鄭州市滎陽市、隴南市康縣、宜春市高安市、河源市東源縣、營口市站前區(qū)、楚雄牟定縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、大連市中山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、黔東南黃平縣、文昌市東郊鎮(zhèn)
玉溪市通?？h、達州市通川區(qū)、銅川市王益區(qū)、郴州市永興縣、鐵嶺市昌圖縣
日照市莒縣、昭通市威信縣、朔州市應(yīng)縣、大慶市肇源縣、廈門市思明區(qū)、安康市平利縣、楚雄元謀縣、宜賓市珙縣
佳木斯市撫遠市、南京市六合區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、朝陽市凌源市、遵義市桐梓縣、雞西市恒山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、榆林市綏德縣、北京市通州區(qū)
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、開封市尉氏縣、上海市普陀區(qū)、四平市公主嶺市、松原市扶余市、湘西州永順縣、定西市臨洮縣
揚州市寶應(yīng)縣、深圳市鹽田區(qū)、綏化市青岡縣、瀘州市古藺縣、紹興市新昌縣
甘孜得榮縣、通化市東昌區(qū)、蘇州市相城區(qū)、上海市崇明區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、淄博市淄川區(qū)、宜昌市西陵區(qū)
惠州市博羅縣、海口市瓊山區(qū)、菏澤市鄄城縣、阜陽市阜南縣、黑河市孫吳縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、湘西州龍山縣、鷹潭市余江區(qū)、廈門市集美區(qū)
成都市邛崍市、嘉興市南湖區(qū)、黃岡市黃梅縣、貴陽市觀山湖區(qū)、大連市西崗區(qū)、陽江市江城區(qū)、鄭州市中原區(qū)、甘南迭部縣、呂梁市臨縣、萬寧市禮紀鎮(zhèn)
黔西南貞豐縣、長治市潞城區(qū)、重慶市武隆區(qū)、益陽市赫山區(qū)、達州市開江縣、鶴崗市興安區(qū)、鄭州市金水區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、成都市都江堰市、忻州市神池縣
阜陽市潁泉區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、宿遷市泗洪縣、安陽市文峰區(qū)、大同市新榮區(qū)、宜昌市宜都市、楚雄南華縣、呂梁市離石區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、茂名市信宜市
沈陽市康平縣、襄陽市襄州區(qū)、阜新市海州區(qū)、三門峽市澠池縣、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、鄭州市上街區(qū)、江門市蓬江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、四平市公主嶺市
南平市政和縣、哈爾濱市賓縣、內(nèi)江市市中區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、湘西州鳳凰縣
咸陽市涇陽縣、荊門市沙洋縣、寧夏吳忠市同心縣、忻州市忻府區(qū)、黃石市下陸區(qū)、梅州市大埔縣、煙臺市萊陽市、宿州市蕭縣
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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|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。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)性基準數(shù)據(jù)集。該基準基于廣受認可的FinEval評估集進行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴謹性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標準、專業(yè)化AI評估工具日益增長的迫切需求。
Fin-Eval 6.0的核心亮點包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準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、金融安全認知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴謹性測試。
??? ?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”、“金融嚴謹性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點與難點。
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)立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機構(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)險的嚴謹評估，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。
測評團隊負責(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“金融嚴謹性測試”模塊進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對以往版本的基準測試進行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準確，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準也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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