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汕頭市澄海區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、廣西百色市德保縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、福州市鼓樓區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、韶關(guān)市新豐縣
駐馬店市新蔡縣、福州市倉山區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、直轄縣仙桃市
駐馬店市汝南縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、日照市莒縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、儋州市大成鎮(zhèn)、衡陽市衡東縣、安康市漢陰縣
婁底市婁星區(qū)、洛陽市欒川縣、海西蒙古族格爾木市、宿遷市沭陽縣、濮陽市南樂縣
湛江市廉江市、宿遷市宿城區(qū)、焦作市沁陽市、廣州市黃埔區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、駐馬店市平輿縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、西寧市大通回族土族自治縣、南京市玄武區(qū)
延安市吳起縣、運(yùn)城市稷山縣、廣州市白云區(qū)、湖州市德清縣、濰坊市寒亭區(qū)
隴南市徽縣、黃岡市紅安縣、大同市新榮區(qū)、泉州市泉港區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)
臨沂市臨沭縣、酒泉市肅州區(qū)、聊城市東阿縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、巴中市巴州區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、廣西百色市德?？h、濰坊市昌邑市、果洛瑪多縣、東營(yíng)市利津縣
漳州市漳浦縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、佳木斯市湯原縣、延安市延川縣、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市
河源市東源縣、周口市沈丘縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、寧波市奉化區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、晉中市和順縣、臨沂市平邑縣、資陽市樂至縣、臨汾市永和縣、牡丹江市東寧市
南通市海安市、眉山市東坡區(qū)、瀘州市古藺縣、永州市江永縣、海西蒙古族都蘭縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
澄邁縣金江鎮(zhèn)、呂梁市汾陽市、定安縣新竹鎮(zhèn)、南陽市唐河縣、濮陽市臺(tái)前縣、德陽市廣漢市、臨沂市河?xùn)|區(qū)、長(zhǎng)春市榆樹市、銅川市印臺(tái)區(qū)
宜昌市秭歸縣、盤錦市興隆臺(tái)區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、玉溪市江川區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、青島市膠州市、徐州市銅山區(qū)、甘南臨潭縣、濟(jì)寧市鄒城市、成都市金牛區(qū)
東莞市寮步鎮(zhèn)、廣西百色市田陽區(qū)、沈陽市于洪區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)、廣西南寧市上林縣、定安縣富文鎮(zhèn)、鶴崗市綏濱縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、茂名市茂南區(qū)
本溪市平山區(qū)、延安市寶塔區(qū)、長(zhǎng)治市沁縣、楚雄元謀縣、錦州市古塔區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
延安市志丹縣、忻州市偏關(guān)縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、咸陽市興平市、丹東市振興區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、周口市項(xiàng)城市、淮安市金湖縣、岳陽市汨羅市、北京市平谷區(qū)
溫州市平陽縣、玉溪市華寧縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、朔州市應(yīng)縣、婁底市漣源市、宿遷市泗洪縣、永州市新田縣、果洛久治縣、麗江市華坪縣
重慶市璧山區(qū)、五指山市南圣、廣西柳州市城中區(qū)、撫州市樂安縣、開封市龍亭區(qū)、菏澤市巨野縣、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、寧波市寧?？h、遂寧市大英縣
通化市輝南縣、濮陽市臺(tái)前縣、咸寧市嘉魚縣、咸陽市禮泉縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、攀枝花市米易縣
武漢市洪山區(qū)、玉樹治多縣、佳木斯市向陽區(qū)、西安市灞橋區(qū)、龍巖市漳平市、玉溪市通?？h、晉城市城區(qū)
駐馬店市泌陽縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、東莞市東城街道、淮安市金湖縣、甘孜色達(dá)縣、文山廣南縣
齊齊哈爾市訥河市、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、晉中市介休市、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、貴陽市白云區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、濱州市無棣縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、駐馬店市上蔡縣、朔州市平魯區(qū)、洛陽市洛寧縣、丹東市振安區(qū)、黃石市下陸區(qū)
銅陵市樅陽縣、朝陽市雙塔區(qū)、駐馬店市正陽縣、濟(jì)寧市微山縣、淮南市謝家集區(qū)、西安市閻良區(qū)、樂東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)、陽泉市平定縣
遵義市余慶縣、南陽市西峽縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、黃山市休寧縣、開封市禹王臺(tái)區(qū)、信陽市羅山縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣
九江市都昌縣、大理劍川縣、銅陵市銅官區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、煙臺(tái)市萊山區(qū)、黔東南劍河縣、甘孜巴塘縣、常州市新北區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、東莞市中堂鎮(zhèn)
株洲市天元區(qū)、成都市都江堰市、六安市金安區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、定西市通渭縣、福州市平潭縣、吉安市吉安縣
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大連市甘井子區(qū)、甘孜巴塘縣、金華市義烏市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、三沙市西沙區(qū)、青島市平度市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、宜賓市翠屏區(qū)
棗莊市山亭區(qū)、荊州市石首市、東莞市石龍鎮(zhèn)、三明市大田縣、涼山美姑縣
平?jīng)鍪谐缧趴h、吉安市遂川縣、達(dá)州市通川區(qū)、昆明市西山區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、婁底市冷水江市、金華市婺城區(qū)、贛州市寧都縣
吉安市吉安縣、贛州市上猶縣、樂山市沐川縣、安慶市宿松縣、遼陽市白塔區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、廣安市鄰水縣、天津市南開區(qū)、黔東南雷山縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)
上海市青浦區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、平頂山市郟縣、朝陽市龍城區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、銅陵市銅官區(qū)、丹東市元寶區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
宜春市宜豐縣、延安市延長(zhǎng)縣、普洱市景東彝族自治縣、贛州市信豐縣、泉州市鯉城區(qū)、晉中市太谷區(qū)、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、寧德市福安市
聊城市冠縣、大理巍山彝族回族自治縣、昭通市魯?shù)榭h、甘孜色達(dá)縣、沈陽市皇姑區(qū)
長(zhǎng)治市沁縣、撫順市新賓滿族自治縣、懷化市新晃侗族自治縣、宜春市樟樹市、南充市南部縣、東莞市麻涌鎮(zhèn)、常州市新北區(qū)
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上饒市婺源縣、湛江市吳川市、廣西桂林市灌陽縣、呂梁市方山縣、武漢市江岸區(qū)、昭通市大關(guān)縣、韶關(guān)市樂昌市、漳州市漳浦縣、長(zhǎng)春市雙陽區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)
盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、寧夏固原市隆德縣、長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、忻州市五臺(tái)縣、汕頭市潮陽區(qū)、成都市金牛區(qū)、吉林市永吉縣、岳陽市汨羅市
綏化市蘭西縣、本溪市桓仁滿族自治縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、南通市如東縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、呂梁市臨縣、贛州市興國(guó)縣、汕頭市澄海區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、三沙市西沙區(qū)
哈爾濱市南崗區(qū)、上海市嘉定區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、鶴崗市興山區(qū)
惠州市惠東縣、宜春市袁州區(qū)、綏化市蘭西縣、金華市磐安縣、玉樹曲麻萊縣、黃南同仁市、金華市金東區(qū)、五指山市水滿
張家界市慈利縣、荊門市掇刀區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、渭南市富平縣、西寧市湟中區(qū)、廣西崇左市龍州縣、丹東市振興區(qū)、黔南甕安縣、紅河彌勒市、濱州市陽信縣
資陽市樂至縣、甘孜色達(dá)縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、迪慶香格里拉市、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、文昌市文城鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
成都市大邑縣、東莞市沙田鎮(zhèn)、西寧市城中區(qū)、宜賓市筠連縣、阜陽市潁泉區(qū)、通化市集安市、青島市市北區(qū)、淮北市相山區(qū)、重慶市潼南區(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(guó)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(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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