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黃山市徽州區(qū)、重慶市萬州區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、漳州市云霄縣、遵義市桐梓縣、伊春市湯旺縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、揚州市邗江區(qū)、廈門市集美區(qū)、成都市金堂縣
廣西河池市鳳山縣、衡陽市衡南縣、嘉興市海鹽縣、哈爾濱市方正縣、寶雞市岐山縣、宜春市萬載縣、安陽市殷都區(qū)、威海市文登區(qū)、濮陽市臺前縣
西安市未央?yún)^(qū)、北京市順義區(qū)、亳州市譙城區(qū)、重慶市合川區(qū)、昭通市大關(guān)縣、鄭州市中牟縣、通化市東昌區(qū)、濰坊市青州市、邵陽市新邵縣
隴南市徽縣、運城市絳縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、淮安市金湖縣、婁底市新化縣、撫州市金溪縣
溫州市永嘉縣、南通市海門區(qū)、紅河石屏縣、呂梁市石樓縣、南充市蓬安縣、西安市周至縣
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、榆林市綏德縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)
中山市小欖鎮(zhèn)、直轄縣潛江市、朔州市懷仁市、內(nèi)江市資中縣、贛州市興國縣、湛江市遂溪縣、金華市東陽市、淮南市鳳臺縣
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、恩施州建始縣、白銀市白銀區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、朔州市平魯區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、朔州市朔城區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
吉安市萬安縣、本溪市南芬區(qū)、武漢市江夏區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、運城市芮城縣、慶陽市環(huán)縣
泉州市金門縣、七臺河市勃利縣、臺州市椒江區(qū)、湘西州保靖縣、遼源市龍山區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、黃岡市黃州區(qū)
德州市武城縣、阜新市細河區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、成都市成華區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、果洛達日縣、上饒市廣信區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、雅安市滎經(jīng)縣、濰坊市高密市、廣西百色市平果市、涼山喜德縣、廣安市鄰水縣、北京市房山區(qū)、長治市平順縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
三門峽市湖濱區(qū)、郴州市嘉禾縣、廣西百色市田陽區(qū)、重慶市武隆區(qū)、長治市上黨區(qū)、黃山市黟縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、涼山美姑縣
株洲市天元區(qū)、安順市普定縣、漯河市郾城區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、衢州市龍游縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、德州市寧津縣
濟南市歷下區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、甘孜色達縣、湛江市赤坎區(qū)、隨州市廣水市、濟南市商河縣、自貢市榮縣、鄭州市管城回族區(qū)、鞍山市臺安縣
青島市即墨區(qū)、恩施州宣恩縣、韶關(guān)市樂昌市、大連市中山區(qū)、朔州市應(yīng)縣、白銀市會寧縣、甘孜巴塘縣
東方市感城鎮(zhèn)、黃山市徽州區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、寧波市北侖區(qū)、寧夏固原市西吉縣、牡丹江市西安區(qū)、惠州市惠東縣
吉林市船營區(qū)、文山文山市、信陽市潢川縣、綿陽市江油市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、沈陽市法庫縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、中山市南區(qū)街道、漢中市勉縣
安陽市北關(guān)區(qū)、貴陽市修文縣、淮北市杜集區(qū)、樂山市金口河區(qū)、茂名市化州市、牡丹江市綏芬河市、中山市黃圃鎮(zhèn)、安陽市湯陰縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗
大理祥云縣、白山市江源區(qū)、安康市寧陜縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、臺州市三門縣、五指山市南圣、廣西貴港市平南縣
濟南市章丘區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、涼山喜德縣、齊齊哈爾市拜泉縣、沈陽市大東區(qū)、大連市金州區(qū)、天津市西青區(qū)、晉中市平遙縣
重慶市梁平區(qū)、四平市公主嶺市、大連市旅順口區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、五指山市南圣、雅安市名山區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)
怒江傈僳族自治州瀘水市、駐馬店市遂平縣、朝陽市凌源市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)
西寧市大通回族土族自治縣、孝感市安陸市、長沙市芙蓉區(qū)、廣西北海市合浦縣、鞍山市鐵西區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、長春市雙陽區(qū)
重慶市南川區(qū)、平頂山市湛河區(qū)、十堰市鄖西縣、太原市迎澤區(qū)、汕尾市陸河縣、平頂山市郟縣、沈陽市新民市、湛江市遂溪縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、鐵嶺市調(diào)兵山市、蕪湖市繁昌區(qū)、廣西來賓市合山市、文山丘北縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、煙臺市萊州市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、長沙市望城區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、咸陽市乾縣、廣西防城港市上思縣、淮南市田家庵區(qū)、河源市和平縣、宿遷市宿城區(qū)、咸陽市秦都區(qū)、臨夏臨夏縣、蚌埠市懷遠縣
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綏化市青岡縣、直轄縣天門市、周口市商水縣、棗莊市滕州市、大同市渾源縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、西安市閻良區(qū)
廣西防城港市東興市、直轄縣仙桃市、樂山市沐川縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、銅陵市樅陽縣、哈爾濱市阿城區(qū)、延邊圖們市
臺州市臨海市、重慶市奉節(jié)縣、廣元市青川縣、甘孜雅江縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、南京市棲霞區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、涼山甘洛縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
安康市白河縣、甘孜白玉縣、儋州市那大鎮(zhèn)、十堰市鄖西縣、汕頭市濠江區(qū)、阜陽市潁上縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣
潮州市潮安區(qū)、撫州市崇仁縣、周口市太康縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、哈爾濱市道外區(qū)、本溪市溪湖區(qū)
太原市清徐縣、雞西市雞東縣、懷化市會同縣、晉城市澤州縣、邵陽市雙清區(qū)、萬寧市長豐鎮(zhèn)、濟南市平陰縣
宜昌市長陽土家族自治縣、海北祁連縣、白山市長白朝鮮族自治縣、合肥市肥西縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
鶴崗市向陽區(qū)、濟南市商河縣、杭州市上城區(qū)、朔州市朔城區(qū)、宿遷市沭陽縣、咸陽市涇陽縣、天水市甘谷縣、萬寧市后安鎮(zhèn)
黔東南黃平縣、贛州市定南縣、中山市坦洲鎮(zhèn)、淮南市謝家集區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、上饒市德興市、鄭州市中牟縣
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東莞市南城街道、運城市新絳縣、雞西市雞冠區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、甘孜石渠縣、臨汾市堯都區(qū)、廣西防城港市東興市、黔南都勻市
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中山市石岐街道、長沙市望城區(qū)、九江市共青城市、邵陽市綏寧縣、貴陽市云巖區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、廈門市集美區(qū)
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宜昌市五峰土家族自治縣、長沙市寧鄉(xiāng)市、德陽市羅江區(qū)、遼陽市燈塔市、甘孜鄉(xiāng)城縣、淮北市相山區(qū)
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上海財經(jīng)大學發(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)化和風險敏感的金融行業(yè),其安全與復雜任務(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)提供了更可靠的風險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估,F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當前大模型能力的邊界與短板,從而引導科研方向,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)大學校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學院院長劉元春表示,當前發(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)展的重要責任。
測評團隊負責人、上海財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院與滴水湖高級金融學院聯(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。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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