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溫州市鹿城區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、無錫市宜興市、錦州市凌河區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、撫順市撫順縣、株洲市石峰區(qū)
宿遷市泗洪縣、聊城市臨清市、雞西市恒山區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、酒泉市肅州區(qū)、撫州市宜黃縣、延安市黃龍縣
商洛市柞水縣、寶雞市太白縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、楚雄牟定縣、重慶市北碚區(qū)、忻州市岢嵐縣、齊齊哈爾市克山縣、西安市臨潼區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)
陽泉市平定縣、呂梁市石樓縣、聊城市莘縣、孝感市安陸市、泉州市鯉城區(qū)、鞍山市海城市、西安市鄠邑區(qū)
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
昆明市東川區(qū)、湖州市安吉縣、重慶市沙坪壩區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、溫州市泰順縣、隴南市宕昌縣、德州市德城區(qū)、白城市洮北區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣
肇慶市廣寧縣、廈門市湖里區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、延邊汪清縣、成都市新都區(qū)、江門市蓬江區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)、晉城市城區(qū)、天津市濱海新區(qū)
慶陽市華池縣、雞西市恒山區(qū)、寧德市福安市、德陽市什邡市、煙臺(tái)市福山區(qū)、佳木斯市樺南縣
廣西來賓市忻城縣、婁底市婁星區(qū)、福州市倉山區(qū)、渭南市富平縣、漳州市漳浦縣、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)
許昌市禹州市、重慶市大渡口區(qū)、商洛市柞水縣、黔南長(zhǎng)順縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
惠州市惠城區(qū)、黔東南天柱縣、宿州市碭山縣、漢中市略陽縣、安陽市安陽縣、安康市白河縣、四平市鐵東區(qū)
六安市霍山縣、哈爾濱市依蘭縣、黔東南臺(tái)江縣、清遠(yuǎn)市連州市、銅仁市石阡縣
咸寧市嘉魚縣、開封市祥符區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、哈爾濱市松北區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、大慶市薩爾圖區(qū)、駐馬店市西平縣、泰安市肥城市、廈門市同安區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)
甘孜得榮縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、重慶市榮昌區(qū)、安陽市林州市、聊城市東昌府區(qū)、鶴壁市淇縣、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、成都市簡(jiǎn)陽市
聊城市臨清市、阜陽市潁東區(qū)、衡陽市耒陽市、自貢市榮縣、普洱市思茅區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、遼陽市太子河區(qū)、池州市貴池區(qū)、麗江市永勝縣
延安市志丹縣、北京市海淀區(qū)、洛陽市西工區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、張掖市民樂縣、莆田市涵江區(qū)
黃岡市蘄春縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、無錫市新吳區(qū)、云浮市新興縣、駐馬店市確山縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、安康市紫陽縣、紹興市柯橋區(qū)
海西蒙古族天峻縣、深圳市坪山區(qū)、洛陽市嵩縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、渭南市臨渭區(qū)、晉中市昔陽縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、韶關(guān)市南雄市
上饒市廣信區(qū)、宜春市樟樹市、茂名市電白區(qū)、泉州市德化縣、定安縣龍河鎮(zhèn)
衡陽市衡山縣、云浮市云城區(qū)、遼陽市燈塔市、十堰市茅箭區(qū)、湛江市麻章區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗
成都市金堂縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、昭通市鹽津縣、荊門市鐘祥市、玉樹曲麻萊縣、重慶市璧山區(qū)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、荊州市監(jiān)利市、重慶市江北區(qū)、五指山市毛陽
常德市津市市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、撫順市新賓滿族自治縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、昆明市安寧市、泉州市南安市
伊春市豐林縣、邵陽市新寧縣、徐州市銅山區(qū)、白山市撫松縣、重慶市大足區(qū)、咸陽市長(zhǎng)武縣、長(zhǎng)治市沁源縣、許昌市長(zhǎng)葛市、遵義市赤水市、中山市南區(qū)街道
吉安市吉州區(qū)、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、開封市龍亭區(qū)、北京市懷柔區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、萬寧市后安鎮(zhèn)、廣西崇左市扶綏縣、錦州市太和區(qū)、渭南市蒲城縣
無錫市江陰市、東方市三家鎮(zhèn)、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、杭州市淳安縣、甘孜道孚縣、邵陽市新邵縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、中山市中山港街道、武漢市江岸區(qū)
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、七臺(tái)河市勃利縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、東莞市莞城街道、晉城市陵川縣、青島市即墨區(qū)、黔南惠水縣、成都市彭州市、文昌市重興鎮(zhèn)
臨滄市臨翔區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、黑河市嫩江市、昭通市鹽津縣、韶關(guān)市南雄市、合肥市肥西縣、貴陽市云巖區(qū)
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平?jīng)鍪袥艽h、青島市即墨區(qū)、阜陽市臨泉縣、吉林市舒蘭市、安慶市懷寧縣、樂山市峨眉山市、福州市福清市、德州市臨邑縣、中山市大涌鎮(zhèn)、安順市普定縣
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長(zhǎng)沙市開福區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、隴南市禮縣、廣西桂林市平樂縣、渭南市臨渭區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣
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儋州市雅星鎮(zhèn)、淮安市淮安區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、衡陽市衡東縣、黃南尖扎縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、濱州市無棣縣
九江市修水縣、信陽市潢川縣、淮安市金湖縣、樂山市峨邊彝族自治縣、荊門市東寶區(qū)、榆林市定邊縣
中山市民眾鎮(zhèn)、黔南平塘縣、萬寧市山根鎮(zhèn)、阜新市海州區(qū)、開封市杞縣、晉城市陽城縣、長(zhǎng)沙市瀏陽市、南通市如皋市
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重慶市潼南區(qū)、隴南市西和縣、運(yùn)城市聞喜縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、重慶市江津區(qū)、三明市清流縣、昭通市威信縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、珠海市香洲區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、玉溪市紅塔區(qū)、蚌埠市五河縣
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許昌市禹州市、平頂山市新華區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、運(yùn)城市絳縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、宿州市蕭縣、南陽市西峽縣、麗水市青田縣
平頂山市魯山縣、達(dá)州市通川區(qū)、佳木斯市湯原縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、南京市棲霞區(qū)
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揚(yáng)州市江都區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、溫州市永嘉縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(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(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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