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西安市高陵區(qū)、襄陽(yáng)市襄州區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宣城市涇縣、蚌埠市淮上區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)
葫蘆島市南票區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、周口市西華縣、黔西南興義市、天津市河?xùn)|區(qū)、廈門(mén)市湖里區(qū)
昆明市尋甸回族彝族自治縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、海東市民和回族土族自治縣、黔東南天柱縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、天津市東麗區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)
茂名市茂南區(qū)、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、肇慶市端州區(qū)、重慶市綦江區(qū)、吉安市吉水縣、安慶市迎江區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、渭南市臨渭區(qū)
洛陽(yáng)市澗西區(qū)、五指山市番陽(yáng)、大同市云岡區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、大同市云州區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)
南充市南部縣、泰州市海陵區(qū)、紅河綠春縣、攀枝花市東區(qū)、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、懷化市溆浦縣
紹興市嵊州市、上饒市余干縣、上海市青浦區(qū)、黃岡市羅田縣、雅安市雨城區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)
吉林市磐石市、白山市臨江市、鞍山市立山區(qū)、上海市崇明區(qū)、泰州市靖江市、新鄉(xiāng)市封丘縣
長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、隴南市禮縣、廣西桂林市平樂(lè)縣、渭南市臨渭區(qū)、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣
益陽(yáng)市沅江市、儋州市光村鎮(zhèn)、黑河市五大連池市、鷹潭市余江區(qū)、馬鞍山市和縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、晉中市靈石縣、雞西市城子河區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
荊州市公安縣、淮北市烈山區(qū)、肇慶市四會(huì)市、溫州市甌海區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、東營(yíng)市利津縣、成都市雙流區(qū)、宜春市萬(wàn)載縣、廣西梧州市龍圩區(qū)
廣西河池市巴馬瑤族自治縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、德州市寧津縣、長(zhǎng)治市沁縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、恩施州鶴峰縣、蕪湖市灣沚區(qū)
白銀市會(huì)寧縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、撫州市金溪縣、郴州市資興市、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、湛江市徐聞縣、成都市彭州市、泉州市永春縣
邵陽(yáng)市武岡市、新余市分宜縣、大慶市龍鳳區(qū)、臺(tái)州市三門(mén)縣、濱州市鄒平市、福州市晉安區(qū)、郴州市臨武縣、德州市平原縣、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)
達(dá)州市萬(wàn)源市、西安市周至縣、安康市嵐皋縣、涼山鹽源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、重慶市梁平區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、朝陽(yáng)市朝陽(yáng)縣
杭州市蕭山區(qū)、涼山布拖縣、鶴崗市興山區(qū)、岳陽(yáng)市君山區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)、臨夏永靖縣、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、煙臺(tái)市萊州市、深圳市南山區(qū)、寧夏吳忠市利通區(qū)
岳陽(yáng)市君山區(qū)、上饒市信州區(qū)、忻州市定襄縣、龍巖市新羅區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、慶陽(yáng)市鎮(zhèn)原縣、廣州市海珠區(qū)、大同市云岡區(qū)、宣城市寧國(guó)市
南平市建陽(yáng)區(qū)、天津市西青區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、東莞市寮步鎮(zhèn)、晉中市祁縣、重慶市銅梁區(qū)、綿陽(yáng)市梓潼縣
海北門(mén)源回族自治縣、河源市紫金縣、懷化市洪江市、德州市慶云縣、黃岡市黃梅縣、三明市明溪縣、眉山市東坡區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、衡陽(yáng)市衡南縣、雙鴨山市寶清縣
漢中市佛坪縣、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、郴州市汝城縣、眉山市仁壽縣、海西蒙古族都蘭縣
東莞市厚街鎮(zhèn)、蘭州市西固區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、西安市灞橋區(qū)、甘孜色達(dá)縣、張掖市高臺(tái)縣、婁底市新化縣
澄邁縣金江鎮(zhèn)、廣安市武勝縣、西安市雁塔區(qū)、寧德市柘榮縣、延安市子長(zhǎng)市、開(kāi)封市順河回族區(qū)、眉山市彭山區(qū)、南陽(yáng)市桐柏縣、雞西市虎林市、文昌市東路鎮(zhèn)
江門(mén)市新會(huì)區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、九江市柴桑區(qū)、無(wú)錫市濱湖區(qū)、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、丹東市元寶區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)
徐州市睢寧縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、駐馬店市西平縣、南陽(yáng)市南召縣、臺(tái)州市三門(mén)縣、鞍山市鐵東區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、江門(mén)市蓬江區(qū)、池州市貴池區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、淄博市高青縣、眉山市仁壽縣、麗江市永勝縣、株洲市醴陵市、合肥市肥東縣、安慶市望江縣
海南共和縣、荊州市江陵縣、廣西柳州市城中區(qū)、黔西南普安縣、玉溪市華寧縣、濰坊市昌樂(lè)縣、清遠(yuǎn)市連州市、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
運(yùn)城市永濟(jì)市、平頂山市葉縣、漯河市召陵區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、杭州市余杭區(qū)
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陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、淄博市博山區(qū)、西雙版納景洪市、廣西桂林市興安縣、晉中市祁縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣
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淮南市謝家集區(qū)、北京市延慶區(qū)、晉城市城區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、紅河瀘西縣、陽(yáng)泉市郊區(qū)、蘭州市榆中縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、雞西市雞冠區(qū)、隴南市文縣
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重慶市永川區(qū)、德陽(yáng)市廣漢市、綿陽(yáng)市平武縣、廣西賀州市鐘山縣、龍巖市新羅區(qū)、鹽城市響水縣、眉山市仁壽縣、信陽(yáng)市羅山縣
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大理南澗彝族自治縣、三明市沙縣區(qū)、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、運(yùn)城市河津市、吉林市船營(yíng)區(qū)
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內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、酒泉市瓜州縣、宜昌市興山縣、牡丹江市海林市、岳陽(yáng)市云溪區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
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武漢市江岸區(qū)、長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)、湘西州保靖縣、貴陽(yáng)市白云區(qū)、泉州市安溪縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、十堰市丹江口市、白山市靖宇縣、江門(mén)市臺(tái)山市
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南平市邵武市、淄博市臨淄區(qū)、駐馬店市正陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、保山市龍陵縣
懷化市中方縣、北京市房山區(qū)、遼源市西安區(qū)、丹東市東港市、通化市柳河縣、紹興市新昌縣
宿遷市泗陽(yáng)縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、東方市天安鄉(xiāng)、定安縣翰林鎮(zhèn)、周口市商水縣、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)、揭陽(yáng)市榕城區(qū)
寧德市柘榮縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、寧德市古田縣、汕頭市龍湖區(qū)、平頂山市新華區(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(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(yǔ)言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)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(guò)16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)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(guò)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(guò)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(guò)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(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專(zhuān)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(guó)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(guò)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(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(shū)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(mén)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(kāi)發(fā)指明方向。他指出，此類(lèi)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(lái)，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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