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大理永平縣、衢州市龍游縣、廣西玉林市博白縣、本溪市南芬區(qū)、紹興市越城區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、德州市齊河縣、黃石市大冶市、東莞市洪梅鎮(zhèn)
銅川市印臺區(qū)、松原市寧江區(qū)、文昌市會文鎮(zhèn)、鹽城市東臺市、嘉興市南湖區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、大理祥云縣、蘭州市永登縣
佳木斯市富錦市、蚌埠市蚌山區(qū)、咸陽市淳化縣、臨汾市霍州市、瀘州市古藺縣、北京市豐臺區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、岳陽市岳陽縣、東方市板橋鎮(zhèn)、瀘州市納溪區(qū)
黔東南施秉縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、焦作市山陽區(qū)、贛州市南康區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)
商洛市商南縣、廣西南寧市馬山縣、開封市祥符區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、九江市都昌縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、河源市紫金縣、清遠(yuǎn)市英德市、廣西玉林市興業(yè)縣
榆林市定邊縣、黃南澤庫縣、韶關(guān)市新豐縣、九江市彭澤縣、黃岡市蘄春縣、涼山越西縣、甘南迭部縣
德陽市旌陽區(qū)、佳木斯市同江市、邵陽市邵東市、臨汾市永和縣、甘南瑪曲縣
阜陽市臨泉縣、達(dá)州市渠縣、洛陽市宜陽縣、廣西百色市田陽區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、北京市豐臺區(qū)
景德鎮(zhèn)市浮梁縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、昭通市大關(guān)縣、廣安市鄰水縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、鶴崗市向陽區(qū)
本溪市平山區(qū)、延安市寶塔區(qū)、長治市沁縣、楚雄元謀縣、錦州市古塔區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
龍巖市永定區(qū)、甘南夏河縣、中山市東區(qū)街道、濟寧市泗水縣、廣西北海市合浦縣
東莞市橋頭鎮(zhèn)、徐州市新沂市、玉溪市通?？h、漢中市城固縣、泰州市高港區(qū)、南充市閬中市、涼山會理市、上海市徐匯區(qū)
漳州市平和縣、商丘市夏邑縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、贛州市上猶縣、西安市臨潼區(qū)、慶陽市環(huán)縣
徐州市銅山區(qū)、紅河彌勒市、安康市漢陰縣、濰坊市昌邑市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、福州市晉安區(qū)
湖州市南潯區(qū)、貴陽市開陽縣、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、淮安市洪澤區(qū)、滁州市天長市、玉樹治多縣、廣西北海市海城區(qū)
上饒市德興市、巴中市平昌縣、果洛瑪沁縣、荊州市沙市區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)
永州市冷水灘區(qū)、西安市灞橋區(qū)、長治市潞城區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、恩施州宣恩縣、嘉興市嘉善縣、長治市長子縣
朝陽市北票市、吉林市昌邑區(qū)、延安市宜川縣、黃岡市英山縣、盤錦市雙臺子區(qū)
重慶市潼南區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、眉山市丹棱縣、咸陽市禮泉縣、益陽市沅江市
福州市平潭縣、北京市平谷區(qū)、金華市婺城區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、日照市嵐山區(qū)、寶雞市隴縣、齊齊哈爾市依安縣
甘孜九龍縣、哈爾濱市雙城區(qū)、營口市老邊區(qū)、福州市馬尾區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、廣西南寧市橫州市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、安康市寧陜縣、廣元市昭化區(qū)、襄陽市谷城縣、撫順市順城區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、大連市長海縣
聊城市東昌府區(qū)、海北祁連縣、朝陽市雙塔區(qū)、肇慶市四會市、襄陽市襄城區(qū)、黃南同仁市
朔州市應(yīng)縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、濰坊市諸城市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、大同市天鎮(zhèn)縣、合肥市包河區(qū)、南陽市社旗縣、新余市渝水區(qū)、佳木斯市富錦市、煙臺市龍口市
青島市嶗山區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、遵義市綏陽縣、大理漾濞彝族自治縣、濟寧市曲阜市、德州市寧津縣、涼山會理市、黔東南岑鞏縣
大連市莊河市、郴州市資興市、雅安市滎經(jīng)縣、淮安市金湖縣、淄博市博山區(qū)、佛山市高明區(qū)
麗江市永勝縣、寧夏固原市隆德縣、湖州市德清縣、忻州市原平市、肇慶市端州區(qū)
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昆明市晉寧區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、蕪湖市灣沚區(qū)、青島市即墨區(qū)、江門市蓬江區(qū)、泉州市泉港區(qū)
白銀市平川區(qū)、福州市倉山區(qū)、運城市河津市、榆林市府谷縣、晉城市陽城縣
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哈爾濱市依蘭縣、綏化市明水縣、榆林市吳堡縣、廣安市前鋒區(qū)、重慶市城口縣
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徐州市豐縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、昭通市水富市、延安市寶塔區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、朝陽市建平縣、黔南長順縣、荊門市掇刀區(qū)、合肥市肥西縣
甘孜色達(dá)縣、文山丘北縣、恩施州咸豐縣、泰州市泰興市、宜昌市宜都市
保亭黎族苗族自治縣什玲、西寧市湟中區(qū)、南通市如東縣、綏化市肇東市、鐵嶺市開原市
呂梁市柳林縣、洛陽市嵩縣、五指山市通什、蘭州市紅古區(qū)、巴中市巴州區(qū)、通化市通化縣、廣西南寧市江南區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、臨滄市臨翔區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)
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內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、巴中市南江縣、酒泉市瓜州縣、寶雞市岐山縣、黔東南劍河縣、十堰市房縣
麗水市縉云縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、阜陽市潁東區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、合肥市廬江縣、青島市李滄區(qū)、馬鞍山市含山縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
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朝陽市建平縣、宜春市上高縣、廣安市廣安區(qū)、白城市洮南市、晉中市榆次區(qū)
溫州市泰順縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、懷化市芷江侗族自治縣、忻州市寧武縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、荊門市沙洋縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、岳陽市平江縣
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三門峽市澠池縣、金華市金東區(qū)、眉山市仁壽縣、杭州市拱墅區(qū)、麗水市慶元縣、自貢市沿灘區(qū)、黃岡市紅安縣、渭南市華陰市、鶴壁市鶴山區(qū)、益陽市安化縣
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寧夏銀川市興慶區(qū)、定西市隴西縣、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、重慶市南岸區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、慶陽市西峰區(qū)、黔東南臺江縣、廣州市越秀區(qū)
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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(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(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(zhǔn)測試進行了整合與拓展，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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