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駐馬店市驛城區(qū)、江門市江海區(qū)、慶陽市寧縣、贛州市龍南市、忻州市代縣、甘孜瀘定縣
東方市大田鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、濱州市惠民縣、東營市廣饒縣、黃岡市武穴市、蘇州市姑蘇區(qū)
黔東南錦屏縣、亳州市利辛縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、牡丹江市陽明區(qū)、大慶市肇州縣
重慶市忠縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、晉中市榆社縣、廣安市岳池縣、黔西南冊亨縣、玉溪市江川區(qū)
大連市西崗區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、淮北市烈山區(qū)、雞西市密山市、甘孜稻城縣
廣西南寧市邕寧區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、瀘州市合江縣
蘇州市昆山市、甘南碌曲縣、邵陽市武岡市、東莞市黃江鎮(zhèn)、重慶市秀山縣、牡丹江市穆棱市、伊春市烏翠區(qū)
漢中市城固縣、麗江市永勝縣、永州市冷水灘區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、忻州市繁峙縣、九江市柴桑區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、廣西百色市德保縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、吉安市廬陵新區(qū)
黔西南興仁市、岳陽市汨羅市、襄陽市?？悼h、臨沂市羅莊區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、定西市渭源縣、玉溪市易門縣、三亞市吉陽區(qū)、哈爾濱市五常市、儋州市光村鎮(zhèn)
駐馬店市泌陽縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、汕頭市潮南區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、洛陽市欒川縣、西安市高陵區(qū)、湘西州瀘溪縣、孝感市漢川市
攀枝花市仁和區(qū)、重慶市璧山區(qū)、荊門市鐘祥市、黔南三都水族自治縣、淄博市張店區(qū)、武漢市江漢區(qū)、上海市靜安區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、伊春市湯旺縣
玉樹稱多縣、甘南夏河縣、太原市萬柏林區(qū)、日照市莒縣、衢州市江山市、懷化市沅陵縣
廣西玉林市福綿區(qū)、自貢市大安區(qū)、嘉興市海寧市、泉州市石獅市、泰安市肥城市、商丘市睢陽區(qū)、紅河綠春縣、楚雄元謀縣
成都市錦江區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、黔南獨山縣、榆林市綏德縣、三明市將樂縣、三明市建寧縣、洛陽市西工區(qū)
酒泉市金塔縣、大連市長?？h、莆田市秀嶼區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、吉安市吉安縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、呂梁市石樓縣、紅河個舊市、湛江市霞山區(qū)
晉中市左權(quán)縣、濟(jì)寧市梁山縣、恩施州宣恩縣、六盤水市盤州市、寶雞市金臺區(qū)、長治市襄垣縣、隴南市禮縣
郴州市汝城縣、汕尾市陸豐市、南充市營山縣、日照市五蓮縣、舟山市定海區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、忻州市河曲縣
臨滄市臨翔區(qū)、三明市寧化縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、撫順市望花區(qū)、南昌市西湖區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、廣西河池市鳳山縣、廣安市廣安區(qū)、德州市德城區(qū)
直轄縣天門市、忻州市岢嵐縣、巴中市恩陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、上饒市弋陽縣
株洲市茶陵縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、濮陽市清豐縣、吉林市永吉縣、黃岡市黃州區(qū)、西寧市湟源縣、惠州市惠陽區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)
深圳市龍華區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂平市、宿遷市泗洪縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、濰坊市諸城市、漳州市東山縣、牡丹江市東寧市、澄邁縣福山鎮(zhèn)
揭陽市普寧市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、臨夏永靖縣、洛陽市新安縣、鹽城市建湖縣、安康市漢濱區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、泉州市晉江市、南充市儀隴縣、福州市鼓樓區(qū)
韶關(guān)市南雄市、淮安市漣水縣、濰坊市坊子區(qū)、杭州市建德市、哈爾濱市木蘭縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、青島市李滄區(qū)
廣西南寧市邕寧區(qū)、新余市分宜縣、宜春市樟樹市、韶關(guān)市武江區(qū)、普洱市思茅區(qū)、南充市儀隴縣、惠州市博羅縣、南平市松溪縣
海北門源回族自治縣、合肥市瑤海區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、德州市臨邑縣、雅安市石棉縣、寧波市寧?？h、雅安市名山區(qū)、南陽市鄧州市、汕頭市金平區(qū)
朝陽市凌源市、廣西貴港市覃塘區(qū)、遂寧市射洪市、宜昌市西陵區(qū)、龍巖市武平縣、咸寧市崇陽縣、上饒市橫峰縣、汕頭市潮陽區(qū)、廈門市同安區(qū)
濟(jì)南市市中區(qū)、福州市長樂區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、臺州市三門縣、德州市寧津縣、宜春市袁州區(qū)、白城市通榆縣、安康市紫陽縣、甘孜甘孜縣
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天津市紅橋區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、孝感市漢川市、九江市永修縣、三沙市南沙區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)
呂梁市離石區(qū)、汕尾市陸河縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、株洲市茶陵縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、運城市河津市
淄博市桓臺縣、牡丹江市陽明區(qū)、南昌市青云譜區(qū)、延安市延川縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
延安市宜川縣、周口市川匯區(qū)、常德市漢壽縣、榆林市佳縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、遂寧市安居區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、哈爾濱市五常市
鐵嶺市西豐縣、廣西桂林市七星區(qū)、恩施州恩施市、合肥市巢湖市、運城市新絳縣、寧夏銀川市永寧縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、南平市邵武市
周口市商水縣、湘西州花垣縣、廣西柳州市柳城縣、廣西百色市平果市、東營市河口區(qū)、株洲市石峰區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、阜陽市潁上縣、安康市寧陜縣
三明市永安市、珠海市斗門區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、遼源市東遼縣、商洛市柞水縣、六盤水市鐘山區(qū)、泰州市泰興市、北京市通州區(qū)
南京市棲霞區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西河池市鳳山縣、海東市化隆回族自治縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、樂山市金口河區(qū)、陽江市江城區(qū)
大連市中山區(qū)、許昌市長葛市、宜春市上高縣、黃山市黃山區(qū)、臺州市玉環(huán)市、蘇州市吳江區(qū)
通化市通化縣、常德市津市市、儋州市木棠鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、廣西柳州市城中區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)
南平市政和縣、貴陽市花溪區(qū)、清遠(yuǎn)市陽山縣、徐州市賈汪區(qū)、宣城市績溪縣、菏澤市成武縣
運城市聞喜縣、牡丹江市海林市、梅州市平遠(yuǎn)縣、平?jīng)鍪袥艽h、瓊海市陽江鎮(zhèn)
丹東市寬甸滿族自治縣、大慶市林甸縣、榆林市米脂縣、汕頭市金平區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)、福州市羅源縣、南通市海門區(qū)、常州市天寧區(qū)、汕頭市南澳縣、深圳市龍崗區(qū)
焦作市修武縣、朝陽市龍城區(qū)、陽泉市盂縣、永州市零陵區(qū)、黔東南黃平縣、甘孜德格縣、綿陽市北川羌族自治縣、鶴壁市?？h、云浮市郁南縣
三明市大田縣、咸陽市禮泉縣、廈門市集美區(qū)、衢州市開化縣、廣西梧州市藤縣、南昌市青云譜區(qū)、遵義市仁懷市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
平?jīng)鍪腥A亭縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、甘孜理塘縣、三門峽市湖濱區(qū)、隨州市廣水市、湘潭市湘鄉(xiāng)市、駐馬店市正陽縣、張家界市桑植縣、?？谑旋埲A區(qū)、周口市項城市
廣西欽州市欽南區(qū)、嘉興市海寧市、焦作市武陟縣、西安市灞橋區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、湘西州龍山縣
濮陽市清豐縣、綏化市肇東市、南通市海安市、信陽市固始縣、孝感市漢川市、武漢市蔡甸區(qū)、上饒市鉛山縣、衡陽市衡東縣、岳陽市岳陽縣
廣安市武勝縣、臨汾市霍州市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、甘孜稻城縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
中山市小欖鎮(zhèn)、達(dá)州市渠縣、寧德市屏南縣、襄陽市谷城縣、黔南福泉市、萬寧市后安鎮(zhèn)、泉州市鯉城區(qū)、珠海市斗門區(qū)、張家界市慈利縣
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內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、貴陽市修文縣、蘇州市虎丘區(qū)、雞西市密山市、重慶市潼南區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、撫州市南城縣、南通市如皋市、成都市錦江區(qū)
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九江市湖口縣、漳州市云霄縣、黃岡市黃州區(qū)、直轄縣仙桃市、汕頭市龍湖區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)
廣西崇左市天等縣、東莞市南城街道、牡丹江市西安區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、定西市渭源縣
衡陽市祁東縣、天津市靜海區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、云浮市云安區(qū)、延邊圖們市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、晉中市壽陽縣
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(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(jī)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(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(jì)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(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(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(tuán)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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