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潮州市饒平縣、安慶市太湖縣、黔南都勻市、重慶市墊江縣、白山市長白朝鮮族自治縣、渭南市澄城縣、宜昌市秭歸縣
資陽市樂至縣、忻州市代縣、德州市陵城區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、阜新市太平區(qū)、安陽市龍安區(qū)
杭州市西湖區(qū)、甘孜德格縣、駐馬店市確山縣、畢節(jié)市大方縣、臨汾市侯馬市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、瀘州市古藺縣、邵陽市雙清區(qū)、安康市平利縣
鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、達(dá)州市渠縣、長治市長子縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、合肥市包河區(qū)、汕尾市海豐縣、駐馬店市驛城區(qū)、呂梁市離石區(qū)
天津市濱海新區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、玉溪市澄江市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、黃岡市黃梅縣、榆林市橫山區(qū)
廣安市鄰水縣、玉樹稱多縣、長沙市瀏陽市、臨沂市沂水縣、涼山越西縣、吉安市萬安縣、揭陽市揭西縣、清遠(yuǎn)市陽山縣、深圳市龍崗區(qū)
南陽市南召縣、廣西崇左市江州區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、咸陽市永壽縣、儋州市中和鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、淄博市沂源縣
漢中市西鄉(xiāng)縣、三明市沙縣區(qū)、果洛瑪沁縣、珠海市香洲區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗
廣西桂林市興安縣、衡陽市雁峰區(qū)、黃岡市武穴市、郴州市汝城縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、哈爾濱市賓縣、海南興海縣
廣西梧州市蒙山縣、日照市莒縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、隴南市成縣、文山丘北縣、朔州市朔城區(qū)、重慶市忠縣、牡丹江市西安區(qū)、安康市平利縣
內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、雅安市蘆山縣、咸寧市通城縣、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、吉安市廬陵新區(qū)、涼山美姑縣、焦作市孟州市、迪慶香格里拉市、廣西桂林市荔浦市、伊春市豐林縣
紹興市越城區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、中山市東鳳鎮(zhèn)、信陽市羅山縣、梅州市興寧市、大連市長海縣、三亞市天涯區(qū)、大理劍川縣、福州市鼓樓區(qū)、廣西柳州市融安縣
六盤水市鐘山區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西玉林市陸川縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、定西市渭源縣、重慶市開州區(qū)
遵義市習(xí)水縣、寧夏銀川市靈武市、澄邁縣中興鎮(zhèn)、楚雄楚雄市、中山市西區(qū)街道、洛陽市新安縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)
牡丹江市綏芬河市、昆明市官渡區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、永州市新田縣、淄博市桓臺(tái)縣
天水市張家川回族自治縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、呂梁市交口縣、鐵嶺市清河區(qū)、撫順市東洲區(qū)、蕪湖市南陵縣、德州市德城區(qū)、深圳市寶安區(qū)
郴州市臨武縣、婁底市新化縣、巴中市平昌縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、海西蒙古族烏蘭縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、運(yùn)城市稷山縣、泰安市泰山區(qū)、延邊龍井市、瀘州市合江縣
常德市武陵區(qū)、遵義市習(xí)水縣、開封市通許縣、咸陽市興平市、眉山市仁壽縣
牡丹江市愛民區(qū)、贛州市崇義縣、儋州市大成鎮(zhèn)、廣西欽州市浦北縣、淄博市淄川區(qū)
河源市龍川縣、昆明市石林彝族自治縣、臨夏和政縣、舟山市岱山縣、佳木斯市湯原縣、南通市海門區(qū)、陽江市陽春市、臺(tái)州市溫嶺市、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、吉安市吉州區(qū)
定安縣龍湖鎮(zhèn)、濱州市博興縣、鄭州市新密市、安順市普定縣、黔南甕安縣、宜昌市猇亭區(qū)、寧德市福鼎市、曲靖市宣威市、麗水市慶元縣
臨高縣波蓮鎮(zhèn)、撫順市新?lián)釁^(qū)、寶雞市千陽縣、煙臺(tái)市龍口市、佛山市三水區(qū)
江門市臺(tái)山市、文昌市潭牛鎮(zhèn)、大理祥云縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市金東區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、延安市延川縣、黑河市五大連池市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣
昆明市嵩明縣、朝陽市北票市、蘇州市張家港市、杭州市拱墅區(qū)、南陽市西峽縣、重慶市城口縣
牡丹江市西安區(qū)、臨滄市鳳慶縣、南昌市安義縣、安慶市岳西縣、忻州市靜樂縣、開封市通許縣、株洲市天元區(qū)
文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、九江市湖口縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、通化市柳河縣、紹興市新昌縣、揭陽市惠來縣
榆林市米脂縣、文昌市文城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、東莞市寮步鎮(zhèn)、煙臺(tái)市龍口市、黃南同仁市、三門峽市湖濱區(qū)、甘南夏河縣、南充市順慶區(qū)、樂山市五通橋區(qū)
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甘孜得榮縣、牡丹江市林口縣、宜春市袁州區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、周口市商水縣、綿陽市涪城區(qū)
寧夏銀川市興慶區(qū)、西雙版納勐海縣、玉溪市澄江市、連云港市連云區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、長春市二道區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市福鼎市
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晉城市陵川縣、保山市龍陵縣、太原市杏花嶺區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
大理大理市、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、晉城市澤州縣、達(dá)州市通川區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
文山廣南縣、曲靖市陸良縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、成都市邛崍市、黔東南錦屏縣
蚌埠市蚌山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、宿遷市沭陽縣、漯河市郾城區(qū)、馬鞍山市含山縣、果洛甘德縣、懷化市中方縣
宜春市萬載縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、邵陽市北塔區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、遵義市正安縣、宜春市袁州區(qū)、江門市恩平市、瓊海市潭門鎮(zhèn)、鶴壁市山城區(qū)
益陽市資陽區(qū)、葫蘆島市興城市、定安縣翰林鎮(zhèn)、忻州市偏關(guān)縣、濟(jì)寧市兗州區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、淮安市淮陰區(qū)、開封市龍亭區(qū)
懷化市鶴城區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、衡陽市南岳區(qū)、涼山會(huì)理市
大同市靈丘縣、安陽市內(nèi)黃縣、南陽市唐河縣、威海市榮成市、沈陽市康平縣、邵陽市武岡市
安陽市林州市、五指山市毛道、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
甘孜石渠縣、常德市津市市、萬寧市長豐鎮(zhèn)、雞西市雞東縣、永州市江華瑤族自治縣、南昌市西湖區(qū)、蘭州市永登縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
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陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、廣州市南沙區(qū)、九江市都昌縣、牡丹江市寧安市、南平市建甌市、遂寧市射洪市、延安市富縣、臨沂市沂南縣
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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)對高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)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(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(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(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(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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(píng)測體系具有雙重價(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(píng)測”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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(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)測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測框架，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，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)測試集，動(dòng)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(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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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