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鶴崗市向陽區(qū)、青島市平度市、濮陽市南樂縣、亳州市渦陽縣、惠州市龍門縣、上海市崇明區(qū)、濟(jì)寧市兗州區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、駐馬店市汝南縣、榆林市綏德縣
聊城市東昌府區(qū)、海北祁連縣、朝陽市雙塔區(qū)、肇慶市四會(huì)市、襄陽市襄城區(qū)、黃南同仁市
臨汾市洪洞縣、榆林市子洲縣、眉山市丹棱縣、麗水市松陽縣、婁底市雙峰縣
臺(tái)州市玉環(huán)市、徐州市新沂市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、東莞市石龍鎮(zhèn)
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、泉州市安溪縣、宜春市萬載縣、孝感市大悟縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)
天津市薊州區(qū)、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、牡丹江市東寧市、安陽市龍安區(qū)、海西蒙古族茫崖市、酒泉市肅州區(qū)、武漢市江夏區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、臨滄市鳳慶縣、大連市旅順口區(qū)
嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、懷化市會(huì)同縣、上饒市信州區(qū)、張掖市臨澤縣、運(yùn)城市臨猗縣、玉樹曲麻萊縣、德陽市旌陽區(qū)、信陽市羅山縣
信陽市新縣、晉中市榆社縣、東方市江邊鄉(xiāng)、寧波市象山縣、遼陽市太子河區(qū)、黔南甕安縣、舟山市岱山縣、懷化市通道侗族自治縣、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
佛山市禪城區(qū)、岳陽市君山區(qū)、雙鴨山市饒河縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、三沙市西沙區(qū)、南陽市鄧州市、淄博市桓臺(tái)縣、寧波市鄞州區(qū)、沈陽市法庫縣
武漢市青山區(qū)、晉中市左權(quán)縣、達(dá)州市宣漢縣、宜賓市興文縣、丹東市東港市
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、常德市武陵區(qū)、常德市桃源縣、昆明市晉寧區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、丹東市元寶區(qū)、呂梁市交城縣、德州市德城區(qū)
長春市榆樹市、昭通市永善縣、西安市周至縣、荊州市江陵縣、惠州市惠陽區(qū)、保山市隆陽區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、德州市武城縣
黔西南冊亨縣、平頂山市寶豐縣、上饒市玉山縣、楚雄雙柏縣、宿遷市宿城區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、深圳市寶安區(qū)、南陽市西峽縣
銅仁市德江縣、安康市石泉縣、無錫市錫山區(qū)、阜新市細(xì)河區(qū)、天津市濱海新區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、上海市黃浦區(qū)、上海市閔行區(qū)、珠海市香洲區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣
駐馬店市汝南縣、廣州市天河區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、信陽市新縣、臺(tái)州市仙居縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、泉州市金門縣、黑河市愛輝區(qū)
榆林市府谷縣、吉安市永新縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、湛江市吳川市、南平市邵武市、清遠(yuǎn)市佛岡縣
荊州市監(jiān)利市、通化市柳河縣、廣州市南沙區(qū)、深圳市龍華區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、安康市漢濱區(qū)、大理南澗彝族自治縣、臨沂市臨沭縣
丹東市東港市、溫州市洞頭區(qū)、臨夏康樂縣、廣西桂林市永?？h、玉樹治多縣、廣西百色市田林縣、鹽城市濱?？h、紅河石屏縣
南京市秦淮區(qū)、南京市溧水區(qū)、廣西桂林市全州縣、文山丘北縣、晉中市左權(quán)縣、邵陽市新邵縣、大慶市林甸縣、漯河市臨潁縣
東莞市大朗鎮(zhèn)、海北祁連縣、哈爾濱市雙城區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、遵義市赤水市
東方市新龍鎮(zhèn)、益陽市桃江縣、白山市臨江市、昆明市晉寧區(qū)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、天水市甘谷縣、海西蒙古族茫崖市、西寧市城西區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣
宣城市郎溪縣、六安市舒城縣、海南貴南縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、綿陽市北川羌族自治縣、威海市榮成市、中山市南頭鎮(zhèn)、寶雞市眉縣
七臺(tái)河市勃利縣、廣元市劍閣縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、朔州市應(yīng)縣、鹽城市鹽都區(qū)、長春市九臺(tái)區(qū)、洛陽市偃師區(qū)
臨汾市襄汾縣、溫州市甌海區(qū)、廈門市翔安區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、宣城市旌德縣
漢中市略陽縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、銅川市王益區(qū)、衢州市開化縣、駐馬店市平輿縣、南平市武夷山市、廣西南寧市青秀區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、黃山市休寧縣
青島市市北區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、商丘市梁園區(qū)、曲靖市宣威市、迪慶德欽縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、濱州市博興縣
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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
鞍山市鐵東區(qū)、聊城市茌平區(qū)、九江市彭澤縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、涼山昭覺縣、雞西市城子河區(qū)、丹東市鳳城市、湘西州吉首市
茂名市高州市、江門市鶴山市、金華市蘭溪市、安慶市懷寧縣、東方市大田鎮(zhèn)、日照市五蓮縣
周口市商水縣、昆明市嵩明縣、湘西州吉首市、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市永康市、九江市德安縣、北京市平谷區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、玉溪市澄江市、吉安市安?？h
張掖市臨澤縣、天津市寶坻區(qū)、淮北市烈山區(qū)、連云港市連云區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、晉中市左權(quán)縣、文昌市重興鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)
張掖市甘州區(qū)、上海市楊浦區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、平頂山市新華區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、邵陽市隆回縣、涼山鹽源縣、渭南市白水縣、綏化市蘭西縣
南陽市唐河縣、開封市祥符區(qū)、畢節(jié)市大方縣、安慶市望江縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
南昌市西湖區(qū)、葫蘆島市建昌縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、黔東南臺(tái)江縣、哈爾濱市阿城區(qū)、海東市平安區(qū)、福州市長樂區(qū)
濟(jì)寧市微山縣、汕尾市陸河縣、眉山市東坡區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣、贛州市會(huì)昌縣、贛州市尋烏縣、四平市公主嶺市、臨高縣新盈鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)
遵義市赤水市、上饒市萬年縣、大理劍川縣、延安市富縣、銅川市印臺(tái)區(qū)
黃岡市羅田縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、東莞市南城街道、綿陽市安州區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)
萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、宜春市宜豐縣、襄陽市?？悼h、五指山市毛陽、濟(jì)寧市曲阜市、深圳市南山區(qū)、宣城市廣德市、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)
商丘市虞城縣、佳木斯市湯原縣、齊齊哈爾市克山縣、廣安市武勝縣、岳陽市岳陽縣
青島市黃島區(qū)、武漢市青山區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、邵陽市武岡市、泰州市海陵區(qū)
漢中市鎮(zhèn)巴縣、延邊延吉市、金華市永康市、隴南市西和縣、郴州市宜章縣、遼源市龍山區(qū)、廣西百色市西林縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、北京市懷柔區(qū)、焦作市山陽區(qū)
寧夏中衛(wèi)市海原縣、益陽市安化縣、牡丹江市海林市、成都市武侯區(qū)、文山廣南縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、上饒市橫峰縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、長治市平順縣
吉林市蛟河市、西寧市湟源縣、黔南龍里縣、泉州市德化縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西百色市右江區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、攀枝花市鹽邊縣、銅川市王益區(qū)
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樂山市沙灣區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、上海市浦東新區(qū)、黔南三都水族自治縣、沈陽市康平縣、廣西桂林市灌陽縣、金華市義烏市、榆林市米脂縣、蘭州市城關(guān)區(qū)
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廣安市岳池縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、白山市渾江區(qū)、梅州市豐順縣、臨沂市郯城縣、楚雄雙柏縣、大理鶴慶縣、益陽市赫山區(qū)、昭通市彝良縣
寧德市壽寧縣、寧波市北侖區(qū)、贛州市興國縣、陽泉市礦區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、臺(tái)州市溫嶺市、晉中市榆次區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、曲靖市陸良縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
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寧波市鄞州區(qū)、廣西河池市天峨縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、瀘州市敘永縣、太原市小店區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、成都市蒲江縣
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)對高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)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(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(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(píng)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(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(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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(píng)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(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評(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(píng)測”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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(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)測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)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(dòng)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(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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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