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白山市撫松縣、畢節(jié)市黔西市、駐馬店市驛城區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、南昌市新建區(qū)
臨高縣東英鎮(zhèn)、南平市光澤縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、南通市海門(mén)區(qū)、海北剛察縣、淄博市桓臺(tái)縣、海南貴南縣、福州市連江縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、德州市臨邑縣、茂名市電白區(qū)、牡丹江市寧安市、濟(jì)寧市鄒城市、商洛市商州區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、甘南卓尼縣、黃岡市黃州區(qū)、遼源市西安區(qū)、玉樹(shù)稱(chēng)多縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣
汕頭市金平區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、文山富寧縣、長(zhǎng)春市綠園區(qū)、宿州市碭山縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
無(wú)錫市宜興市、寶雞市千陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣、臨汾市汾西縣
三門(mén)峽市澠池縣、張掖市臨澤縣、儋州市王五鎮(zhèn)、雅安市石棉縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、寧德市周寧縣、寶雞市扶風(fēng)縣、玉樹(shù)囊謙縣、甘南卓尼縣
大同市平城區(qū)、舟山市嵊泗縣、長(zhǎng)治市沁源縣、懷化市鶴城區(qū)、廣西桂林市靈川縣、大理賓川縣、廣西河池市天峨縣
遵義市播州區(qū)、營(yíng)口市老邊區(qū)、衡陽(yáng)市衡山縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、馬鞍山市博望區(qū)
黃南澤庫(kù)縣、臨汾市侯馬市、黔東南三穗縣、運(yùn)城市絳縣、咸陽(yáng)市武功縣、哈爾濱市賓縣、衢州市龍游縣、威海市乳山市、咸寧市咸安區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)
長(zhǎng)沙市望城區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣、煙臺(tái)市牟平區(qū)、西寧市城北區(qū)、九江市柴桑區(qū)
黔西南晴隆縣、昭通市綏江縣、昆明市東川區(qū)、松原市扶余市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、荊州市石首市、德州市武城縣、遵義市仁懷市
潮州市潮安區(qū)、青島市平度市、太原市清徐縣、三明市三元區(qū)、河源市源城區(qū)、聊城市茌平區(qū)、北京市延慶區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣
泰州市高港區(qū)、六安市舒城縣、蕪湖市南陵縣、白城市大安市、商洛市丹鳳縣、周口市川匯區(qū)、鶴壁市山城區(qū)
吉安市萬(wàn)安縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市虎林市、青島市市南區(qū)、樂(lè)山市沐川縣、洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣
廣西賀州市八步區(qū)、撫州市南豐縣、昆明市東川區(qū)、長(zhǎng)春市寬城區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、安慶市桐城市
黃南同仁市、汕頭市金平區(qū)、紹興市越城區(qū)、滁州市瑯琊區(qū)、紅河個(gè)舊市、黔南甕安縣、馬鞍山市和縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、沈陽(yáng)市鐵西區(qū)
儋州市新州鎮(zhèn)、韶關(guān)市曲江區(qū)、南平市政和縣、長(zhǎng)沙市開(kāi)福區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、云浮市云安區(qū)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、銅仁市石阡縣、銅仁市印江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、棗莊市山亭區(qū)
婁底市冷水江市、北京市朝陽(yáng)區(qū)、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、延安市富縣、宿州市蕭縣、洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、伊春市鐵力市
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)
定安縣嶺口鎮(zhèn)、雅安市蘆山縣、聊城市莘縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、廣安市鄰水縣、白銀市景泰縣、深圳市羅湖區(qū)
廣州市花都區(qū)、丹東市元寶區(qū)、常德市臨澧縣、邵陽(yáng)市洞口縣、牡丹江市穆棱市、廣西百色市靖西市、寧波市鄞州區(qū)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
吉林市豐滿(mǎn)區(qū)、六安市霍邱縣、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、六安市金寨縣、慶陽(yáng)市合水縣、平頂山市石龍區(qū)、雙鴨山市饒河縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
德陽(yáng)市中江縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、大連市沙河口區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、湖州市南潯區(qū)
海南同德縣、自貢市沿灘區(qū)、沈陽(yáng)市沈河區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、咸寧市咸安區(qū)、眉山市東坡區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、湘潭市湘潭縣
牡丹江市穆棱市、贛州市贛縣區(qū)、德州市齊河縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西玉林市福綿區(qū)
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婁底市新化縣、黃岡市武穴市、德州市臨邑縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、上饒市余干縣、吉安市遂川縣、鐵嶺市西豐縣、北京市海淀區(qū)、十堰市竹山縣、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)
濟(jì)南市歷城區(qū)、自貢市富順縣、廣州市花都區(qū)、忻州市河曲縣、廣西梧州市藤縣、綏化市肇東市、吉安市新干縣、四平市伊通滿(mǎn)族自治縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、延邊龍井市
陽(yáng)江市陽(yáng)春市、杭州市臨安區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、周口市鄲城縣、哈爾濱市賓縣、徐州市邳州市
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長(zhǎng)治市屯留區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、上饒市玉山縣、黔東南黃平縣、延安市洛川縣、邵陽(yáng)市雙清區(qū)、邵陽(yáng)市新寧縣
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)
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大理漾濞彝族自治縣、濟(jì)南市市中區(qū)、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、涼山西昌市
淄博市沂源縣、鹽城市濱?？h、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、甘南舟曲縣、紅河蒙自市、黔東南施秉縣
襄陽(yáng)市谷城縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、黃山市祁門(mén)縣、合肥市瑤海區(qū)、長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市
廣西柳州市柳北區(qū)、阜新市清河門(mén)區(qū)、龍巖市永定區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、黔南都勻市
三門(mén)峽市盧氏縣、伊春市烏翠區(qū)、上饒市橫峰縣、太原市晉源區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、商洛市商州區(qū)
杭州市淳安縣、鞍山市立山區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、永州市江華瑤族自治縣、長(zhǎng)治市上黨區(qū)、攀枝花市西區(qū)、朝陽(yáng)市朝陽(yáng)縣、益陽(yáng)市沅江市、太原市尖草坪區(qū)
黃石市西塞山區(qū)、隴南市康縣、忻州市寧武縣、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、威海市乳山市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、東莞市企石鎮(zhèn)、益陽(yáng)市桃江縣
聊城市茌平區(qū)、銅仁市江口縣、廣西百色市平果市、安陽(yáng)市林州市、鄭州市登封市、九江市潯陽(yáng)區(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)
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杭州市濱江區(qū)、九江市共青城市、廣州市荔灣區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、榆林市橫山區(qū)
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定西市臨洮縣、龍巖市武平縣、天津市河北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、寧波市鄞州區(qū)
昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、東方市八所鎮(zhèn)、遂寧市船山區(qū)、十堰市竹溪縣、泉州市豐澤區(qū)
聊城市臨清市、撫順市撫順縣、南昌市青山湖區(qū)、淄博市高青縣、長(zhǎng)春市榆樹(shù)市、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)
湖州市安吉縣、大慶市肇州縣、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、韶關(guān)市新豐縣、儋州市王五鎮(zhèn)、九江市德安縣、湛江市霞山區(qū)、遂寧市安居區(qū)
牡丹江市陽(yáng)明區(qū)、寧德市壽寧縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、黑河市五大連池市、信陽(yáng)市羅山縣、河源市和平縣、淮北市杜集區(qū)、惠州市惠城區(qū)、寧德市古田縣、忻州市繁峙縣
合肥市廬江縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、濟(jì)寧市梁山縣、韶關(guān)市南雄市、臨汾市洪洞縣、哈爾濱市延壽縣、佳木斯市同江市
阿壩藏族羌族自治州小金縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、寧波市奉化區(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(mǎn)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(xiàn)”。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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