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麗水市遂昌縣、陽泉市盂縣、湛江市霞山區(qū)、牡丹江市寧安市、白山市江源區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣
武漢市洪山區(qū)、玉樹治多縣、佳木斯市向陽區(qū)、西安市灞橋區(qū)、龍巖市漳平市、玉溪市通?？h、晉城市城區(qū)
東莞市寮步鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、南充市閬中市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、楚雄大姚縣、銅仁市萬山區(qū)、廣西來賓市象州縣、湘潭市韶山市
牡丹江市陽明區(qū)、海南貴南縣、黔西南冊(cè)亨縣、文山硯山縣、寧波市江北區(qū)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)
普洱市景東彝族自治縣、宜賓市江安縣、株洲市淥口區(qū)、廣西桂林市象山區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、商丘市睢縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、上海市崇明區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)
成都市邛崍市、天水市秦安縣、達(dá)州市開江縣、廣西柳州市柳南區(qū)、淮安市漣水縣
哈爾濱市道外區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、南陽市社旗縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、襄陽市棗陽市
青島市即墨區(qū)、海口市秀英區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、臺(tái)州市路橋區(qū)、忻州市繁峙縣、中山市五桂山街道、德州市夏津縣、開封市尉氏縣、哈爾濱市雙城區(qū)、臨沂市蒙陰縣
上海市黃浦區(qū)、成都市都江堰市、延安市吳起縣、牡丹江市愛民區(qū)、上海市崇明區(qū)、銅仁市江口縣、宜昌市西陵區(qū)、定西市渭源縣、西安市蓮湖區(qū)、黔南甕安縣
嘉興市海鹽縣、黔南獨(dú)山縣、合肥市肥西縣、三沙市西沙區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、三明市明溪縣、廣西柳州市鹿寨縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣
綏化市海倫市、黑河市孫吳縣、福州市長(zhǎng)樂區(qū)、三門峽市澠池縣、馬鞍山市和縣
大慶市龍鳳區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、郴州市臨武縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、嘉興市平湖市
伊春市大箐山縣、咸寧市赤壁市、宜賓市長(zhǎng)寧縣、渭南市臨渭區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、武漢市蔡甸區(qū)、郴州市嘉禾縣、攀枝花市東區(qū)、張掖市高臺(tái)縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
臨汾市大寧縣、商丘市柘城縣、臨沂市蘭陵縣、海東市樂都區(qū)、九江市濂溪區(qū)、大同市廣靈縣、煙臺(tái)市萊州市、大理云龍縣、平頂山市石龍區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、咸陽市興平市、臨汾市隰縣、臨沂市沂水縣、無錫市新吳區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、聊城市東昌府區(qū)
汕尾市海豐縣、延安市黃陵縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、蘇州市常熟市、十堰市竹山縣、溫州市文成縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)
杭州市拱墅區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、廣西桂林市全州縣、日照市東港區(qū)、海西蒙古族茫崖市、酒泉市金塔縣
大連市西崗區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、淮北市烈山區(qū)、雞西市密山市、甘孜稻城縣
上饒市婺源縣、運(yùn)城市河津市、九江市瑞昌市、昆明市安寧市、湛江市霞山區(qū)
西雙版納勐臘縣、平頂山市葉縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、黔西南冊(cè)亨縣、張家界市慈利縣、肇慶市鼎湖區(qū)、南通市啟東市、遵義市習(xí)水縣、馬鞍山市雨山區(qū)
濟(jì)南市章丘區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、淮南市壽縣、恩施州咸豐縣、重慶市九龍坡區(qū)、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、昆明市安寧市、茂名市高州市
咸陽市旬邑縣、廣州市南沙區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、廣安市鄰水縣、郴州市嘉禾縣
撫州市宜黃縣、曲靖市富源縣、開封市禹王臺(tái)區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、朔州市山陰縣、儋州市排浦鎮(zhèn)
廣西河池市天峨縣、文山馬關(guān)縣、湛江市赤坎區(qū)、廣州市白云區(qū)、杭州市淳安縣
三門峽市盧氏縣、玉樹玉樹市、安順市西秀區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、菏澤市單縣、昆明市安寧市、貴陽市烏當(dāng)區(qū)
榆林市橫山區(qū)、菏澤市巨野縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、舟山市嵊泗縣
鄭州市新密市、畢節(jié)市織金縣、慶陽市華池縣、丹東市寬甸滿族自治縣、大同市平城區(qū)、十堰市竹山縣、晉中市太谷區(qū)、涼山會(huì)理市、濱州市惠民縣
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天水市張家川回族自治縣、眉山市仁壽縣、許昌市長(zhǎng)葛市、忻州市保德縣、郴州市嘉禾縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、綏化市明水縣
咸陽市涇陽縣、運(yùn)城市聞喜縣、南京市江寧區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、延安市延長(zhǎng)縣、三亞市吉陽區(qū)、昭通市水富市、邵陽市城步苗族自治縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
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昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、瓊海市會(huì)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)
廣西崇左市江州區(qū)、漳州市南靖縣、淮安市漣水縣、寧德市蕉城區(qū)、黃石市大冶市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、畢節(jié)市大方縣、沈陽市皇姑區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)
海南貴南縣、佛山市高明區(qū)、自貢市榮縣、昆明市呈貢區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、黑河市孫吳縣、襄陽市棗陽市、吉林市船營(yíng)區(qū)、玉樹玉樹市、黔東南榕江縣
臨汾市隰縣、沈陽市沈北新區(qū)、恩施州咸豐縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鹽城市阜寧縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、福州市福清市
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、銅陵市義安區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、長(zhǎng)沙市開福區(qū)、定西市岷縣、贛州市定南縣
紅河石屏縣、吉安市吉水縣、定安縣龍河鎮(zhèn)、洛陽市新安縣、株洲市炎陵縣、荊門市鐘祥市
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洛陽市伊川縣、昆明市宜良縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、懷化市芷江侗族自治縣
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成都市彭州市、曲靖市陸良縣、天津市靜海區(qū)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、白山市江源區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、寶雞市千陽縣、北京市東城區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣
天津市北辰區(qū)、甘孜爐霍縣、安陽市殷都區(qū)、廣安市岳池縣、寶雞市鳳縣、上饒市信州區(qū)
果洛瑪多縣、黔東南從江縣、廣西欽州市欽南區(qū)、西安市臨潼區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽市、泉州市豐澤區(qū)、長(zhǎng)治市屯留區(qū)、遂寧市大英縣、株洲市天元區(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(guó)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(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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