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泉州市鯉城區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、南平市建甌市、南京市鼓樓區(qū)、湛江市遂溪縣、遼源市東遼縣、涼山昭覺縣、廣州市越秀區(qū)
澄邁縣文儒鎮(zhèn)、駐馬店市遂平縣、焦作市沁陽市、株洲市荷塘區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、通化市梅河口市
衢州市開化縣、渭南市富平縣、安順市平壩區(qū)、涼山甘洛縣、重慶市開州區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、煙臺市棲霞市、新鄉(xiāng)市封丘縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、溫州市樂清市
淮北市烈山區(qū)、洛陽市洛寧縣、南京市鼓樓區(qū)、安慶市懷寧縣、溫州市永嘉縣、上海市浦東新區(qū)
哈爾濱市依蘭縣、黔西南安龍縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、聊城市東阿縣、蘇州市相城區(qū)、沈陽市和平區(qū)
梅州市大埔縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、金華市永康市、徐州市新沂市、黔東南凱里市、滁州市明光市
重慶市潼南區(qū)、隴南市西和縣、運(yùn)城市聞喜縣、宜昌市點軍區(qū)、重慶市江津區(qū)、三明市清流縣、昭通市威信縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
新鄉(xiāng)市輝縣市、齊齊哈爾市泰來縣、煙臺市棲霞市、南京市棲霞區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、南平市光澤縣、洛陽市洛寧縣、廣西玉林市玉州區(qū)、運(yùn)城市稷山縣
寧德市屏南縣、貴陽市云巖區(qū)、郴州市資興市、茂名市化州市、鷹潭市月湖區(qū)
海口市美蘭區(qū)、玉溪市易門縣、許昌市禹州市、甘孜白玉縣、儋州市中和鎮(zhèn)、三沙市南沙區(qū)
銅川市宜君縣、紹興市柯橋區(qū)、遼陽市遼陽縣、齊齊哈爾市富?？h、商洛市鎮(zhèn)安縣、婁底市雙峰縣
黃岡市黃州區(qū)、長春市農(nóng)安縣、長治市潞城區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、深圳市鹽田區(qū)
茂名市電白區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、玉樹雜多縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、聊城市東阿縣、延邊龍井市
廣西南寧市賓陽縣、淮安市盱眙縣、泉州市德化縣、撫順市東洲區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、益陽市桃江縣
郴州市永興縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、重慶市忠縣、吉安市峽江縣、眉山市彭山區(qū)、達(dá)州市宣漢縣、齊齊哈爾市龍江縣、黔南惠水縣、云浮市云城區(qū)、安康市嵐皋縣
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、延邊汪清縣、晉城市陽城縣、惠州市博羅縣、長春市德惠市、贛州市于都縣、三亞市吉陽區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、貴陽市南明區(qū)、昆明市西山區(qū)
宿遷市沭陽縣、荊州市江陵縣、平?jīng)鍪徐`臺縣、寶雞市千陽縣、周口市川匯區(qū)、北京市平谷區(qū)、武漢市新洲區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、廣西來賓市象州縣
淮南市大通區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、邵陽市綏寧縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、洛陽市洛寧縣、呂梁市交城縣、威海市乳山市
衢州市衢江區(qū)、漳州市長泰區(qū)、荊門市京山市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、十堰市竹溪縣、洛陽市西工區(qū)
茂名市化州市、銅仁市印江縣、衢州市常山縣、聊城市陽谷縣、三亞市崖州區(qū)、寶雞市千陽縣、臨汾市曲沃縣、黔東南從江縣、濰坊市安丘市、寧德市蕉城區(qū)
遂寧市安居區(qū)、廈門市集美區(qū)、吉林市舒蘭市、汕頭市濠江區(qū)、朝陽市凌源市、海口市秀英區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、宜春市宜豐縣、長治市沁縣
葫蘆島市興城市、甘孜石渠縣、濰坊市昌邑市、綏化市海倫市、黔南龍里縣、榆林市榆陽區(qū)、九江市湖口縣、定安縣龍河鎮(zhèn)、恩施州來鳳縣
合肥市蜀山區(qū)、福州市連江縣、伊春市南岔縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、榆林市吳堡縣
商洛市商南縣、淮北市烈山區(qū)、牡丹江市寧安市、寧德市屏南縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
上海市浦東新區(qū)、九江市湖口縣、文昌市重興鎮(zhèn)、運(yùn)城市萬榮縣、宿州市蕭縣
佛山市高明區(qū)、紅河瀘西縣、樂山市沙灣區(qū)、洛陽市宜陽縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣
瓊海市塔洋鎮(zhèn)、銅仁市玉屏侗族自治縣、煙臺市招遠(yuǎn)市、黃岡市羅田縣、清遠(yuǎn)市連州市
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肇慶市鼎湖區(qū)、北京市門頭溝區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、甘南卓尼縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣
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)
蘇州市虎丘區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、岳陽市湘陰縣、周口市川匯區(qū)
茂名市電白區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、贛州市信豐縣、煙臺市萊山區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、淮北市濉溪縣
天津市靜海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、黔東南凱里市、中山市橫欄鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、無錫市宜興市、長治市武鄉(xiāng)縣、海南貴南縣
忻州市偏關(guān)縣、商洛市山陽縣、寧波市寧?？h、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、寶雞市眉縣、常州市天寧區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
銅川市耀州區(qū)、北京市石景山區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、瀘州市瀘縣、杭州市余杭區(qū)、南通市通州區(qū)
廣州市從化區(qū)、舟山市普陀區(qū)、南通市崇川區(qū)、鄭州市新密市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、蘇州市張家港市、紹興市諸暨市、白城市大安市、淮安市淮陰區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣
天津市西青區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、五指山市毛陽、鐵嶺市鐵嶺縣、湘西州瀘溪縣、宣城市宣州區(qū)
無錫市宜興市、寶雞市千陽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、黔南長順縣、臨汾市汾西縣
銅仁市石阡縣、張家界市桑植縣、銅陵市樅陽縣、東莞市石排鎮(zhèn)、東營市河口區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)
宣城市旌德縣、晉中市平遙縣、遵義市鳳岡縣、青島市嶗山區(qū)、恩施州巴東縣、甘南夏河縣、上海市徐匯區(qū)、北京市平谷區(qū)、贛州市贛縣區(qū)、溫州市鹿城區(qū)
宜春市上高縣、黑河市嫩江市、聊城市冠縣、懷化市芷江侗族自治縣、鄭州市中牟縣、眉山市洪雅縣、洛陽市汝陽縣、鞍山市岫巖滿族自治縣
龍巖市漳平市、昆明市安寧市、濟(jì)南市歷下區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、溫州市洞頭區(qū)、鷹潭市貴溪市、濟(jì)南市長清區(qū)、婁底市新化縣、濱州市鄒平市、青島市李滄區(qū)
梅州市大埔縣、廣西梧州市蒙山縣、甘孜甘孜縣、大連市中山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣西貴港市平南縣、自貢市沿灘區(qū)
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宣城市郎溪縣、德陽市什邡市、遵義市匯川區(qū)、文山硯山縣、廣西桂林市資源縣、黔西南貞豐縣、普洱市墨江哈尼族自治縣
十堰市張灣區(qū)、深圳市寶安區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、廣西百色市田東縣、撫順市撫順縣、儋州市大成鎮(zhèn)、恩施州來鳳縣、十堰市房縣、廣安市武勝縣
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梅州市蕉嶺縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、宣城市涇縣、永州市雙牌縣、文昌市重興鎮(zhèn)、儋州市南豐鎮(zhèn)
長治市潞州區(qū)、武漢市青山區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、福州市羅源縣、黔南惠水縣、鎮(zhèn)江市丹陽市
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恩施州來鳳縣、大同市云岡區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、揚(yáng)州市江都區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、四平市鐵西區(qū)、臺州市溫嶺市
遵義市正安縣、宜春市上高縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、伊春市豐林縣、昭通市鹽津縣、重慶市榮昌區(qū)、渭南市澄城縣、煙臺市萊陽市
上海財經(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，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實驗室宣布，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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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)展的熱點與難點。
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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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)提供了堅實的基礎(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)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(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)隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊將持續(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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