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南平市松溪縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)、定西市臨洮縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、商丘市柘城縣
黔東南天柱縣、濟(jì)寧市梁山縣、晉中市太谷區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、泉州市永春縣、伊春市豐林縣、萬寧市山根鎮(zhèn)
西寧市城中區(qū)、定西市臨洮縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、甘南迭部縣、哈爾濱市延壽縣、太原市清徐縣、雞西市雞東縣、黃石市黃石港區(qū)、周口市扶溝縣
隴南市成縣、安康市嵐皋縣、阜陽市阜南縣、常州市鐘樓區(qū)、重慶市忠縣
泉州市德化縣、信陽市商城縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、廣西防城港市港口區(qū)、攀枝花市米易縣、青島市黃島區(qū)、廣西防城港市上思縣、廣西柳州市柳城縣、紅河元陽縣、昆明市富民縣
贛州市定南縣、信陽市商城縣、吉林市舒蘭市、攀枝花市東區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、紅河元陽縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣
潮州市湘橋區(qū)、廣州市花都區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山越西縣、西安市鄠邑區(qū)
安慶市望江縣、西安市蓮湖區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、張掖市甘州區(qū)、紹興市嵊州市、信陽市商城縣、廣元市青川縣
佳木斯市樺南縣、南京市棲霞區(qū)、贛州市信豐縣、南京市建鄴區(qū)、淮南市鳳臺縣
甘孜九龍縣、南通市海門區(qū)、平頂山市舞鋼市、荊州市石首市、涼山木里藏族自治縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、黑河市遜克縣
宣城市郎溪縣、德陽市什邡市、遵義市匯川區(qū)、文山硯山縣、廣西桂林市資源縣、黔西南貞豐縣、普洱市墨江哈尼族自治縣
天津市紅橋區(qū)、襄陽市谷城縣、臨夏永靖縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、周口市鹿邑縣
瀘州市江陽區(qū)、漯河市郾城區(qū)、三明市泰寧縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、宿州市埇橋區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、平頂山市寶豐縣、三門峽市澠池縣、吉林市永吉縣、淮南市壽縣
鶴壁市山城區(qū)、慶陽市慶城縣、儋州市中和鎮(zhèn)、瓊海市大路鎮(zhèn)、撫順市東洲區(qū)、湘潭市湘潭縣
臺州市臨海市、濱州市無棣縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、廣西百色市田東縣、煙臺市海陽市、淄博市臨淄區(qū)、遵義市湄潭縣、邵陽市大祥區(qū)、濱州市陽信縣、果洛瑪多縣
衡陽市衡山縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)、莆田市仙游縣、焦作市博愛縣、開封市祥符區(qū)、郴州市安仁縣、遼陽市燈塔市、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣
漳州市華安縣、宜昌市枝江市、泉州市泉港區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、廣西桂林市荔浦市、梅州市梅江區(qū)
海西蒙古族天峻縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、連云港市海州區(qū)、永州市藍(lán)山縣
重慶市大渡口區(qū)、天津市南開區(qū)、甘孜理塘縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、雞西市恒山區(qū)、松原市長嶺縣、大理大理市、淮安市漣水縣、安順市平壩區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)
北京市懷柔區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、漢中市洋縣、汕尾市城區(qū)、湖州市吳興區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
自貢市榮縣、麗江市古城區(qū)、吉安市吉州區(qū)、沈陽市和平區(qū)、九江市湖口縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、蘇州市太倉市、南京市溧水區(qū)、江門市新會區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、上海市閔行區(qū)
三明市清流縣、昆明市五華區(qū)、泉州市惠安縣、巴中市巴州區(qū)、天津市河西區(qū)、徐州市新沂市、南陽市方城縣、開封市蘭考縣
陽泉市平定縣、蘇州市吳中區(qū)、晉城市高平市、吉安市廬陵新區(qū)、漢中市略陽縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、西安市鄠邑區(qū)、遼源市東豐縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)
吉安市青原區(qū)、三明市沙縣區(qū)、菏澤市曹縣、伊春市鐵力市、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、衡陽市耒陽市、南陽市鎮(zhèn)平縣
煙臺市福山區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、南平市建甌市、蚌埠市五河縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、南充市營山縣、湘西州龍山縣
怒江傈僳族自治州福貢縣、深圳市龍華區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、重慶市武隆區(qū)、玉溪市華寧縣、黔東南從江縣、成都市大邑縣、葫蘆島市興城市、昆明市五華區(qū)
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深圳市龍崗區(qū)、寧波市余姚市、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、濮陽市清豐縣、臺州市天臺縣、雙鴨山市寶山區(qū)
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延邊龍井市、涼山金陽縣、湘西州永順縣、通化市輝南縣、臨夏和政縣、阜新市太平區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、昆明市晉寧區(qū)
廣安市廣安區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、大慶市肇州縣、大連市莊河市、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、曲靖市富源縣、漢中市城固縣、蕪湖市無為市
湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、馬鞍山市雨山區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、寧波市北侖區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)
廣西梧州市藤縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、三明市尤溪縣、徐州市豐縣、延安市吳起縣、郴州市北湖區(qū)、舟山市嵊泗縣
宜賓市江安縣、達(dá)州市渠縣、遵義市仁懷市、陽江市陽春市、廣西柳州市柳南區(qū)、伊春市伊美區(qū)、汕頭市金平區(qū)
贛州市信豐縣、臨沂市臨沭縣、松原市長嶺縣、蕪湖市灣沚區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)
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安陽市滑縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、泰安市泰山區(qū)、伊春市金林區(qū)、延安市子長市、威海市環(huán)翠區(qū)、涼山甘洛縣、延邊和龍市、呂梁市中陽縣、廣西貴港市桂平市
大慶市大同區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、曲靖市沾益區(qū)
天津市北辰區(qū)、焦作市沁陽市、涼山寧南縣、葫蘆島市興城市、北京市昌平區(qū)
錦州市凌海市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、廣西崇左市龍州縣、寧夏固原市涇源縣、瀘州市江陽區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、濟(jì)寧市曲阜市
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文昌市昌灑鎮(zhèn)、洛陽市洛龍區(qū)、黃南澤庫縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、涼山德昌縣、重慶市綦江區(qū)
無錫市宜興市、株洲市石峰區(qū)、成都市簡陽市、咸陽市武功縣、銅川市宜君縣、綿陽市鹽亭縣、云浮市新興縣、常德市臨澧縣、上饒市玉山縣
西安市長安區(qū)、重慶市巫山縣、渭南市白水縣、大連市金州區(qū)、宜春市奉新縣
廣西柳州市柳北區(qū)、酒泉市玉門市、延安市子長市、漯河市召陵區(qū)、果洛瑪多縣、湖州市安吉縣、銅仁市印江縣、白銀市白銀區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)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(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、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(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(cái)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(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金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團(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(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(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(shí)，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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