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南陽市社旗縣、西雙版納景洪市、寶雞市岐山縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、黔南荔波縣、大理南澗彝族自治縣
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、無錫市宜興市、韶關(guān)市武江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、延邊龍井市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市志丹縣
廣西北海市海城區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、駐馬店市確山縣、蘇州市相城區(qū)、廣安市鄰水縣、岳陽市云溪區(qū)、廣安市岳池縣、吉安市吉安縣
信陽市淮濱縣、黃石市西塞山區(qū)、南通市如皋市、合肥市廬陽區(qū)、雅安市寶興縣
南陽市臥龍區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)、金華市金東區(qū)、黃山市祁門縣、郴州市宜章縣、延邊和龍市、渭南市臨渭區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
阜陽市界首市、齊齊哈爾市建華區(qū)、汕頭市南澳縣、遂寧市安居區(qū)、恩施州宣恩縣
甘南卓尼縣、吉安市吉安縣、佳木斯市樺南縣、懷化市沅陵縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、陽泉市平定縣、馬鞍山市雨山區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、三明市沙縣區(qū)
恩施州建始縣、福州市鼓樓區(qū)、朔州市懷仁市、濟(jì)寧市汶上縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、吉安市青原區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、隴南市文縣、荊州市洪湖市、達(dá)州市渠縣、臨汾市浮山縣
三門峽市義馬市、菏澤市曹縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、廣西賀州市富川瑤族自治縣、廣元市朝天區(qū)、遵義市習(xí)水縣、定西市漳縣
隴南市禮縣、松原市長嶺縣、三明市泰寧縣、雞西市恒山區(qū)、營口市大石橋市
中山市坦洲鎮(zhèn)、三亞市海棠區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、連云港市東?？h、鄂州市梁子湖區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、聊城市高唐縣、南陽市社旗縣、九江市共青城市
蕪湖市鏡湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、新鄉(xiāng)市延津縣、長沙市天心區(qū)、攀枝花市米易縣、九江市彭澤縣
合肥市長豐縣、撫州市臨川區(qū)、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣
湛江市霞山區(qū)、馬鞍山市含山縣、運(yùn)城市河津市、南平市光澤縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)
煙臺市福山區(qū)、朝陽市建平縣、雅安市蘆山縣、襄陽市樊城區(qū)、德陽市中江縣、廣州市越秀區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
孝感市云夢縣、畢節(jié)市赫章縣、泰安市肥城市、德州市齊河縣、三亞市天涯區(qū)
牡丹江市西安區(qū)、臨滄市鳳慶縣、南昌市安義縣、安慶市岳西縣、忻州市靜樂縣、開封市通許縣、株洲市天元區(qū)
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、中山市南區(qū)街道、廣西賀州市富川瑤族自治縣、重慶市奉節(jié)縣
濰坊市濰城區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、湘西州永順縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、銅川市王益區(qū)
通化市輝南縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、黃石市黃石港區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、黔東南劍河縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、邵陽市城步苗族自治縣
咸陽市渭城區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、西寧市城中區(qū)、朝陽市建平縣、天津市西青區(qū)、玉溪市澄江市、安康市嵐皋縣、重慶市萬州區(qū)、安陽市滑縣
重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
成都市青羊區(qū)、昆明市富民縣、深圳市龍崗區(qū)、定安縣龍湖鎮(zhèn)、大連市甘井子區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、海西蒙古族天峻縣、六安市裕安區(qū)
鞍山市鐵東區(qū)、淄博市沂源縣、株洲市炎陵縣、曲靖市陸良縣、臨汾市洪洞縣、許昌市襄城縣、杭州市臨安區(qū)、延邊安圖縣、文山富寧縣、瀘州市江陽區(qū)
臨沂市郯城縣、鶴崗市東山區(qū)、荊門市沙洋縣、寶雞市扶風(fēng)縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、常德市漢壽縣、上海市黃浦區(qū)、五指山市通什、西安市臨潼區(qū)、佳木斯市湯原縣
衡陽市雁峰區(qū)、泰安市新泰市、麗水市青田縣、哈爾濱市依蘭縣、福州市永泰縣、贛州市定南縣、隴南市康縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、杭州市淳安縣
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中山市中山港街道、杭州市下城區(qū)、寧波市北侖區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、黑河市北安市
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濟(jì)南市萊蕪區(qū)、漯河市臨潁縣、九江市潯陽區(qū)、文山麻栗坡縣、沈陽市渾南區(qū)、曲靖市師宗縣
白城市洮南市、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、中山市三角鎮(zhèn)、通化市通化縣、貴陽市白云區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、西寧市城北區(qū)、淄博市周村區(qū)
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安順市平壩區(qū)、迪慶香格里拉市、商丘市柘城縣、許昌市襄城縣、遼陽市太子河區(qū)、銅川市王益區(qū)、蘇州市太倉市、宜春市上高縣、周口市太康縣、江門市開平市
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岳陽市平江縣、商丘市睢縣、重慶市武隆區(qū)、昆明市富民縣、鹽城市大豐區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
盤錦市盤山縣、廣西南寧市橫州市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、遂寧市船山區(qū)、金昌市金川區(qū)、肇慶市高要區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、宿州市碭山縣、伊春市金林區(qū)
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、渭南市華州區(qū)、滁州市明光市、臨夏康樂縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、長春市寬城區(qū)、廣州市海珠區(qū)、安慶市太湖縣、哈爾濱市南崗區(qū)、慶陽市慶城縣
臨汾市大寧縣、榆林市定邊縣、朝陽市龍城區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、鄭州市二七區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣
酒泉市金塔縣、臨沂市費(fèi)縣、南通市海安市、阜陽市臨泉縣、自貢市榮縣、泉州市惠安縣、株洲市天元區(qū)、上海市長寧區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、臨夏臨夏縣、昆明市五華區(qū)、咸寧市赤壁市、濱州市陽信縣、懷化市中方縣、大連市金州區(qū)、商丘市梁園區(qū)、信陽市固始縣、長沙市雨花區(qū)
中山市東升鎮(zhèn)、南京市浦口區(qū)、牡丹江市海林市、果洛久治縣、隨州市廣水市、鎮(zhèn)江市句容市、文山西疇縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、鷹潭市貴溪市
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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(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，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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