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肇慶市廣寧縣、重慶市永川區(qū)、黔南都勻市、萍鄉(xiāng)市上栗縣、濟(jì)寧市汶上縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)、渭南市華陰市、佳木斯市同江市、撫州市宜黃縣、洛陽市老城區(qū)
麗水市松陽縣、甘孜色達(dá)縣、濱州市博興縣、綏化市安達(dá)市、黃山市屯溪區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
貴陽市南明區(qū)、龍巖市長汀縣、杭州市蕭山區(qū)、延安市延長縣、吉安市井岡山市
菏澤市巨野縣、南京市雨花臺區(qū)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、撫順市望花區(qū)、濮陽市濮陽縣
金華市金東區(qū)、長沙市天心區(qū)、天水市甘谷縣、涼山木里藏族自治縣、湘西州花垣縣、上海市靜安區(qū)、永州市零陵區(qū)、五指山市南圣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
定西市通渭縣、五指山市水滿、吉安市泰和縣、渭南市臨渭區(qū)、楚雄永仁縣
阜新市海州區(qū)、聊城市茌平區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、鶴壁市浚縣、洛陽市洛寧縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、淮安市洪澤區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、西安市雁塔區(qū)、日照市五蓮縣
安慶市桐城市、哈爾濱市尚志市、菏澤市定陶區(qū)、徐州市云龍區(qū)、忻州市神池縣、朝陽市雙塔區(qū)
玉溪市紅塔區(qū)、日照市東港區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、天津市寧河區(qū)、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
東莞市塘廈鎮(zhèn)、酒泉市敦煌市、九江市濂溪區(qū)、湘西州保靖縣、天水市清水縣、信陽市新縣、新余市渝水區(qū)、重慶市璧山區(qū)
合肥市包河區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、信陽市浉河區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)、廣西來賓市忻城縣、綿陽市涪城區(qū)、六安市霍山縣
臨夏永靖縣、渭南市澄城縣、荊州市公安縣、蚌埠市蚌山區(qū)、延邊琿春市、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、東莞市南城街道、溫州市泰順縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、商丘市夏邑縣、撫順市順城區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、重慶市秀山縣、寧夏吳忠市青銅峽市、宜春市上高縣
黑河市愛輝區(qū)、牡丹江市穆棱市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、黔西南安龍縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、銅仁市印江縣
嘉興市平湖市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、商洛市商州區(qū)、十堰市竹溪縣、泉州市石獅市、麗江市古城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、漢中市漢臺區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
三門峽市義馬市、廣西南寧市上林縣、云浮市郁南縣、呂梁市孝義市、臺州市仙居縣、臨沂市羅莊區(qū)、本溪市平山區(qū)、開封市順河回族區(qū)、蘇州市常熟市
黃南同仁市、汕頭市金平區(qū)、紹興市越城區(qū)、滁州市瑯琊區(qū)、紅河個舊市、黔南甕安縣、馬鞍山市和縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)
益陽市赫山區(qū)、周口市西華縣、濰坊市諸城市、臨汾市永和縣、遼陽市燈塔市
遼源市東遼縣、楚雄永仁縣、濟(jì)寧市梁山縣、曲靖市羅平縣、長治市平順縣、宜春市銅鼓縣、宣城市寧國市、咸陽市三原縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
臨高縣東英鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、許昌市襄城縣、東營市東營區(qū)、溫州市樂清市、濟(jì)寧市魚臺縣、大理劍川縣
長沙市雨花區(qū)、贛州市大余縣、雙鴨山市尖山區(qū)、北京市房山區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、通化市輝南縣、綿陽市游仙區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、撫州市廣昌縣
寧夏銀川市賀蘭縣、宜春市靖安縣、鄭州市新密市、煙臺市招遠(yuǎn)市、錦州市凌河區(qū)、咸寧市通城縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、合肥市廬江縣
重慶市開州區(qū)、惠州市博羅縣、肇慶市廣寧縣、肇慶市懷集縣、福州市羅源縣、鶴壁市淇濱區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、焦作市山陽區(qū)
果洛瑪多縣、七臺河市勃利縣、開封市龍亭區(qū)、上饒市廣信區(qū)、襄陽市宜城市、楚雄大姚縣、晉城市高平市、廣西桂林市興安縣
黔西南興仁市、黃山市歙縣、邵陽市新寧縣、岳陽市湘陰縣、牡丹江市陽明區(qū)、遵義市赤水市
文昌市公坡鎮(zhèn)、雙鴨山市寶山區(qū)、九江市武寧縣、廣西柳州市柳南區(qū)、文山文山市、河源市和平縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、長春市寬城區(qū)
惠州市惠陽區(qū)、海南同德縣、江門市臺山市、九江市共青城市、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、麗水市云和縣、武漢市硚口區(qū)
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荊州市松滋市、臨汾市隰縣、阜陽市太和縣、常德市石門縣、淄博市張店區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、西安市灞橋區(qū)、寧德市周寧縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、澄邁縣老城鎮(zhèn)、朔州市朔城區(qū)、大同市陽高縣、徐州市銅山區(qū)、五指山市南圣、鐵嶺市銀州區(qū)
通化市柳河縣、青島市城陽區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、莆田市仙游縣、重慶市開州區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、南京市江寧區(qū)、焦作市武陟縣、長春市朝陽區(qū)、上海市閔行區(qū)
遼源市龍山區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、漢中市漢臺區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、丹東市鳳城市、泉州市豐澤區(qū)、吉林市磐石市、淄博市淄川區(qū)、商洛市柞水縣、洛陽市欒川縣
瓊海市博鰲鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、資陽市安岳縣、張掖市高臺縣、遼陽市遼陽縣
阜新市清河門區(qū)、宜昌市遠(yuǎn)安縣、文昌市會文鎮(zhèn)、鐵嶺市開原市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、東莞市長安鎮(zhèn)
牡丹江市寧安市、廣西河池市都安瑤族自治縣、天水市秦安縣、宜春市銅鼓縣、延邊圖們市、達(dá)州市宣漢縣
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、湛江市赤坎區(qū)、長治市壺關(guān)縣、湘潭市雨湖區(qū)、楚雄元謀縣
漳州市龍海區(qū)、銅仁市石阡縣、鄭州市管城回族區(qū)、開封市龍亭區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、南昌市南昌縣
定西市岷縣、九江市柴桑區(qū)、金華市婺城區(qū)、廣州市越秀區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、六安市霍邱縣、商洛市丹鳳縣
內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、湖州市吳興區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、焦作市馬村區(qū)
文昌市會文鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、銅仁市萬山區(qū)、無錫市江陰市、涼山雷波縣、重慶市長壽區(qū)、湘西州花垣縣、綿陽市游仙區(qū)
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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
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寧夏銀川市賀蘭縣、肇慶市封開縣、廣州市花都區(qū)、永州市東安縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、中山市東區(qū)街道、定西市安定區(qū)、廣西梧州市藤縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
漯河市郾城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、天水市秦州區(qū)、臺州市椒江區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)
武漢市洪山區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、臨汾市古縣、湛江市坡頭區(qū)
廣元市旺蒼縣、松原市寧江區(qū)、晉中市平遙縣、銅仁市思南縣、佛山市順德區(qū)、廣西百色市那坡縣、東營市墾利區(qū)
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廣西玉林市北流市、文山富寧縣、郴州市永興縣、湘潭市湘潭縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、連云港市連云區(qū)、雞西市滴道區(qū)、咸陽市淳化縣
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重慶市九龍坡區(qū)、天津市武清區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、淄博市高青縣、雞西市雞冠區(qū)
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(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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