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南陽市臥龍區(qū)、德陽市什邡市、廣西崇左市憑祥市、瀘州市龍馬潭區(qū)、銅川市王益區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、撫州市金溪縣
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
廣西崇左市天等縣、福州市鼓樓區(qū)、黃石市陽新縣、隴南市文縣、駐馬店市正陽縣、宜昌市長(zhǎng)陽土家族自治縣
六安市霍山縣、北京市朝陽區(qū)、宣城市郎溪縣、廣西百色市平果市、東營(yíng)市廣饒縣、呂梁市汾陽市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、紅河建水縣
武漢市江夏區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、東莞市中堂鎮(zhèn)、玉溪市華寧縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)
西寧市湟源縣、江門市新會(huì)區(qū)、天津市東麗區(qū)、湘潭市湘潭縣、吉林市樺甸市、中山市小欖鎮(zhèn)、贛州市南康區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
臨高縣南寶鎮(zhèn)、濱州市惠民縣、濰坊市高密市、楚雄永仁縣、宣城市郎溪縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、常德市安鄉(xiāng)縣、湘西州瀘溪縣
長(zhǎng)治市黎城縣、溫州市樂清市、伊春市大箐山縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、黃石市鐵山區(qū)、廣州市黃埔區(qū)
吉林市船營(yíng)區(qū)、徐州市豐縣、佛山市禪城區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、福州市鼓樓區(qū)、淮北市濉溪縣
銅仁市松桃苗族自治縣、丹東市寬甸滿族自治縣、咸陽市永壽縣、德州市夏津縣、廣西貴港市港北區(qū)、中山市南區(qū)街道
白山市撫松縣、寧德市屏南縣、西寧市城北區(qū)、呂梁市離石區(qū)、甘孜巴塘縣
銅仁市松桃苗族自治縣、重慶市豐都縣、上海市松江區(qū)、北京市順義區(qū)、銅仁市思南縣、紹興市柯橋區(qū)
株洲市石峰區(qū)、宣城市廣德市、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、廣元市劍閣縣、延安市安塞區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、南陽市方城縣、中山市小欖鎮(zhèn)、黃石市鐵山區(qū)、九江市都昌縣
大興安嶺地區(qū)漠河市、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、大慶市大同區(qū)、舟山市嵊泗縣、安陽市湯陰縣、中山市小欖鎮(zhèn)、白城市通榆縣、牡丹江市愛民區(qū)
長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、贛州市大余縣、雙鴨山市尖山區(qū)、北京市房山區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、通化市輝南縣、綿陽市游仙區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、撫州市廣昌縣
晉中市左權(quán)縣、太原市杏花嶺區(qū)、周口市鹿邑縣、荊州市洪湖市、杭州市上城區(qū)、營(yíng)口市老邊區(qū)、商洛市洛南縣、酒泉市敦煌市、南京市溧水區(qū)
松原市乾安縣、文山富寧縣、天津市南開區(qū)、哈爾濱市通河縣、周口市沈丘縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、大同市天鎮(zhèn)縣、鶴壁市淇縣、瀘州市古藺縣、臨沂市費(fèi)縣
重慶市江北區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、邵陽市武岡市、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、聊城市冠縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、無錫市新吳區(qū)、安康市紫陽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
成都市新津區(qū)、鹽城市響水縣、文山麻栗坡縣、渭南市大荔縣、定西市通渭縣、宜昌市猇亭區(qū)、攀枝花市西區(qū)、常德市石門縣、濟(jì)南市商河縣、臨汾市安澤縣
楚雄永仁縣、南陽市臥龍區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、海南共和縣、十堰市丹江口市、菏澤市定陶區(qū)
寧夏固原市原州區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、十堰市房縣、保山市隆陽區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、九江市濂溪區(qū)、洛陽市老城區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、鐵嶺市清河區(qū)、榆林市子洲縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、贛州市龍南市、天津市濱海新區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)、信陽市商城縣、三亞市崖州區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
大興安嶺地區(qū)漠河市、重慶市渝中區(qū)、大理彌渡縣、恩施州利川市、綿陽市三臺(tái)縣、平頂山市新華區(qū)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)
開封市通許縣、涼山鹽源縣、廣西防城港市東興市、舟山市定海區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、信陽市光山縣、盤錦市興隆臺(tái)區(qū)、鶴崗市南山區(qū)
延安市吳起縣、中山市板芙鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、安康市石泉縣、黃南同仁市、東莞市茶山鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、巴中市南江縣、泰州市興化市、錦州市義縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、黃石市陽新縣、濮陽市南樂縣
臨夏康樂縣、鄭州市中牟縣、五指山市毛道、北京市大興區(qū)、晉城市沁水縣、太原市小店區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大理祥云縣、黔東南從江縣
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綿陽市游仙區(qū)、臨汾市曲沃縣、鄭州市管城回族區(qū)、陽泉市郊區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、天津市紅橋區(qū)、大慶市肇源縣
大理賓川縣、牡丹江市綏芬河市、廣西玉林市北流市、銅陵市義安區(qū)、無錫市惠山區(qū)
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宣城市寧國(guó)市、永州市江華瑤族自治縣、延安市子長(zhǎng)市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、金華市磐安縣、宜春市豐城市、湘西州花垣縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、哈爾濱市南崗區(qū)
哈爾濱市依蘭縣、雞西市雞東縣、文山馬關(guān)縣、文昌市文城鎮(zhèn)、南平市建甌市、三明市三元區(qū)、東莞市東城街道、廣西來賓市忻城縣
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
廣西玉林市福綿區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、大連市長(zhǎng)海縣、安康市嵐皋縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、濰坊市壽光市、龍巖市連城縣、丹東市寬甸滿族自治縣
東方市天安鄉(xiāng)、揚(yáng)州市邗江區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、潮州市饒平縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、贛州市龍南市、吉林市樺甸市、鶴崗市工農(nóng)區(qū)
重慶市大渡口區(qū)、德陽市中江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、甘孜道孚縣
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東莞市鳳崗鎮(zhèn)、開封市祥符區(qū)、七臺(tái)河市勃利縣、湘潭市韶山市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、三明市大田縣、眉山市仁壽縣
惠州市惠陽區(qū)、北京市通州區(qū)、吉安市新干縣、重慶市璧山區(qū)、河源市連平縣、海北門源回族自治縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
樂山市五通橋區(qū)、衡陽市耒陽市、黃南河南蒙古族自治縣、濰坊市高密市、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、延邊琿春市、六安市金寨縣、揭陽市榕城區(qū)、安康市嵐皋縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
重慶市黔江區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、海北海晏縣、信陽市淮濱縣、遵義市播州區(qū)、贛州市全南縣、甘南臨潭縣、廣元市昭化區(qū)、曲靖市沾益區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、漢中市留壩縣、威海市文登區(qū)、白山市臨江市、定西市安定區(qū)、莆田市荔城區(qū)
大理洱源縣、青島市城陽區(qū)、杭州市西湖區(qū)、涼山美姑縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、重慶市涪陵區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、酒泉市肅州區(qū)
開封市尉氏縣、韶關(guān)市武江區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、蚌埠市龍子湖區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、咸陽市楊陵區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)
宣城市旌德縣、臨滄市云縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、延邊安圖縣、重慶市潼南區(qū)、北京市東城區(qū)、遂寧市射洪市、定安縣龍湖鎮(zhèn)
重慶市綦江區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、朝陽市朝陽縣、鹽城市東臺(tái)市、南平市順昌縣、白城市通榆縣、延邊琿春市
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黔東南雷山縣、甘南夏河縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、襄陽市樊城區(qū)、撫州市宜黃縣、成都市新津區(qū)、廣元市旺蒼縣
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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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