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湛江市霞山區(qū)、商丘市寧陵縣、天津市北辰區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、滁州市瑯琊區(qū)、佳木斯市同江市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、漢中市佛坪縣
濮陽市清豐縣、江門市臺(tái)山市、常德市石門縣、廣西貴港市桂平市、鶴壁市山城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、茂名市電白區(qū)、青島市即墨區(qū)、五指山市通什
揭陽市揭西縣、營(yíng)口市蓋州市、定西市隴西縣、成都市溫江區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、南昌市青云譜區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、江門市蓬江區(qū)、涼山金陽縣
太原市迎澤區(qū)、朝陽市北票市、贛州市安遠(yuǎn)縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、三明市三元區(qū)
上海市青浦區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、永州市道縣、黔西南貞豐縣、株洲市淥口區(qū)、綏化市青岡縣、伊春市伊美區(qū)
合肥市廬江縣、咸陽市渭城區(qū)、伊春市鐵力市、淮北市相山區(qū)、撫州市金溪縣、太原市晉源區(qū)、聊城市東阿縣、黔南獨(dú)山縣
臨滄市滄源佤族自治縣、無錫市惠山區(qū)、五指山市毛陽、萬寧市萬城鎮(zhèn)、荊州市荊州區(qū)、北京市懷柔區(qū)、江門市蓬江區(qū)、張掖市臨澤縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、六安市霍山縣、清遠(yuǎn)市英德市、天津市河北區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、咸寧市崇陽縣
內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、天津市東麗區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、文山馬關(guān)縣、甘孜稻城縣、湘西州古丈縣
上饒市玉山縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、慶陽市環(huán)縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、松原市乾安縣、岳陽市岳陽縣、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、廣元市昭化區(qū)、安康市嵐皋縣
商丘市睢縣、大理劍川縣、佛山市禪城區(qū)、大連市中山區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、曲靖市陸良縣
西安市灞橋區(qū)、洛陽市伊川縣、遵義市仁懷市、昆明市宜良縣、杭州市江干區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、無錫市江陰市、榆林市榆陽區(qū)
白山市江源區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、商丘市虞城縣、大慶市大同區(qū)、鄭州市鞏義市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
南京市棲霞區(qū)、五指山市水滿、漯河市臨潁縣、雞西市麻山區(qū)、湛江市吳川市、銅川市耀州區(qū)
福州市連江縣、昆明市五華區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、商洛市丹鳳縣
白山市臨江市、鞍山市鐵東區(qū)、德陽市廣漢市、普洱市西盟佤族自治縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、海南興?？h、漯河市臨潁縣、平?jīng)鍪星f浪縣、德州市平原縣
開封市禹王臺(tái)區(qū)、臨滄市鳳慶縣、玉溪市通?？h、瀘州市古藺縣、忻州市靜樂縣、濮陽市濮陽縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、玉樹曲麻萊縣、合肥市包河區(qū)、黔南惠水縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、佛山市三水區(qū)、滁州市來安縣、朝陽市雙塔區(qū)、麗水市遂昌縣
海東市循化撒拉族自治縣、陽江市陽春市、自貢市富順縣、溫州市鹿城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、懷化市溆浦縣、寧德市霞浦縣、蘭州市榆中縣
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、延安市黃陵縣、郴州市宜章縣、海西蒙古族天峻縣、德州市樂陵市、定西市隴西縣、運(yùn)城市臨猗縣、嘉興市海寧市
漢中市洋縣、鄭州市中原區(qū)、九江市都昌縣、齊齊哈爾市依安縣、濰坊市青州市、錦州市義縣、武漢市硚口區(qū)
伊春市金林區(qū)、延安市洛川縣、撫順市順城區(qū)、淮南市鳳臺(tái)縣、通化市輝南縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、懷化市中方縣
沈陽市鐵西區(qū)、白山市江源區(qū)、隴南市禮縣、廣西玉林市陸川縣、麗水市云和縣
泉州市金門縣、寶雞市渭濱區(qū)、長(zhǎng)治市黎城縣、寶雞市千陽縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、太原市迎澤區(qū)、綏化市明水縣
福州市永泰縣、宜昌市興山縣、安康市嵐皋縣、嘉興市南湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、許昌市禹州市、忻州市五臺(tái)縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、蕪湖市鳩江區(qū)
甘孜得榮縣、宜昌市猇亭區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、牡丹江市東安區(qū)
臨高縣多文鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、臺(tái)州市仙居縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、肇慶市端州區(qū)、西雙版納勐臘縣、海東市循化撒拉族自治縣、甘孜九龍縣、重慶市巫溪縣
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常州市天寧區(qū)、黑河市五大連池市、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)
蘭州市榆中縣、贛州市尋烏縣、徐州市鼓樓區(qū)、雞西市虎林市、武漢市硚口區(qū)、咸寧市通城縣、威海市環(huán)翠區(qū)、上饒市弋陽縣
樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、本溪市南芬區(qū)、玉樹玉樹市、溫州市泰順縣、重慶市黔江區(qū)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
涼山冕寧縣、鞍山市岫巖滿族自治縣、煙臺(tái)市萊州市、內(nèi)江市市中區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、咸陽市禮泉縣、咸寧市通城縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)
肇慶市德慶縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、銅仁市萬山區(qū)、九江市廬山市、東方市八所鎮(zhèn)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)
萬寧市山根鎮(zhèn)、邵陽市大祥區(qū)、吉安市吉安縣、贛州市信豐縣、重慶市渝中區(qū)、延安市黃龍縣、安慶市望江縣、南通市通州區(qū)
白山市靖宇縣、黔西南貞豐縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、廣西南寧市橫州市、成都市青羊區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、安慶市桐城市、朔州市右玉縣、朔州市平魯區(qū)、煙臺(tái)市龍口市
周口市鹿邑縣、天津市紅橋區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、贛州市于都縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、中山市五桂山街道、吉安市萬安縣
汕尾市陸豐市、廣西來賓市忻城縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)、連云港市灌南縣、寧波市慈溪市
撫順市順城區(qū)、雅安市石棉縣、懷化市會(huì)同縣、楚雄南華縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、貴陽市白云區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、襄陽市谷城縣
普洱市西盟佤族自治縣、漢中市南鄭區(qū)、遼源市龍山區(qū)、涼山雷波縣、渭南市富平縣、寶雞市鳳翔區(qū)、雅安市天全縣、樂山市峨眉山市、延邊龍井市
棗莊市市中區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、杭州市臨安區(qū)、婁底市雙峰縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、汕尾市陸河縣
棗莊市薛城區(qū)、大同市左云縣、大理巍山彝族回族自治縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣、臨汾市洪洞縣、晉中市壽陽縣
西安市高陵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、陽江市陽東區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宣城市涇縣、蚌埠市淮上區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)
深圳市光明區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、六安市金寨縣、咸陽市武功縣、遂寧市安居區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
昭通市大關(guān)縣、德州市臨邑縣、東方市三家鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、北京市順義區(qū)
雅安市蘆山縣、安順市西秀區(qū)、雞西市滴道區(qū)、平頂山市葉縣、九江市潯陽區(qū)、延安市宜川縣、汕頭市濠江區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、清遠(yuǎn)市英德市、徐州市鼓樓區(qū)
宣城市績(jī)溪縣、鷹潭市余江區(qū)、宣城市郎溪縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、荊州市監(jiān)利市
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
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廣西玉林市容縣、河源市紫金縣、淮南市潘集區(qū)、德州市慶云縣、西安市長(zhǎng)安區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、嘉興市嘉善縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、海南貴德縣、濟(jì)寧市任城區(qū)
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哈爾濱市松北區(qū)、哈爾濱市尚志市、四平市鐵東區(qū)、恩施州利川市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣
黃岡市羅田縣、隴南市武都區(qū)、吉安市峽江縣、重慶市綦江區(qū)、撫州市南城縣、漳州市南靖縣、松原市扶余市、綏化市明水縣
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綿陽市安州區(qū)、三沙市西沙區(qū)、無錫市江陰市、樂山市市中區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、渭南市蒲城縣、張家界市桑植縣
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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