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大連市西崗區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、重慶市沙坪壩區(qū)、廣元市利州區(qū)
東營市河口區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、漳州市華安縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、廣州市白云區(qū)、湛江市徐聞縣、寶雞市眉縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、常州市金壇區(qū)
西寧市大通回族土族自治縣、南京市江寧區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、北京市西城區(qū)、榆林市神木市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗
玉溪市澄江市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、重慶市武隆區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、南京市江寧區(qū)
臨汾市安澤縣、安康市漢陰縣、黔東南錦屏縣、泰州市靖江市、牡丹江市穆棱市
甘南舟曲縣、開封市杞縣、馬鞍山市雨山區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市、臺州市路橋區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗
十堰市張灣區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、晉中市祁縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、懷化市新晃侗族自治縣、連云港市東海縣、蘇州市姑蘇區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、沈陽市遼中區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、澄邁縣金江鎮(zhèn)、安康市旬陽市、天津市紅橋區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、達(dá)州市宣漢縣
吉安市吉安縣、商洛市丹鳳縣、淮南市田家庵區(qū)、十堰市竹山縣、中山市五桂山街道
內(nèi)江市東興區(qū)、重慶市武隆區(qū)、鞍山市海城市、東莞市莞城街道、洛陽市新安縣、重慶市墊江縣、威海市榮成市、上饒市廣信區(qū)
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、寧德市福安市、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、北京市豐臺區(qū)、岳陽市君山區(qū)、晉城市澤州縣、宜昌市宜都市、楚雄大姚縣、宿遷市泗陽縣
商洛市商南縣、迪慶德欽縣、齊齊哈爾市克東縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、淮南市鳳臺縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、湛江市坡頭區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、樂山市金口河區(qū)
亳州市利辛縣、河源市紫金縣、成都市郫都區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、鹽城市亭湖區(qū)、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、淮安市淮陰區(qū)、洛陽市澗西區(qū)
定安縣富文鎮(zhèn)、宣城市廣德市、信陽市光山縣、直轄縣天門市、渭南市富平縣、臨高縣東英鎮(zhèn)
通化市輝南縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、重慶市巫溪縣、齊齊哈爾市甘南縣
寶雞市渭濱區(qū)、岳陽市岳陽縣、泰安市岱岳區(qū)、重慶市城口縣、海西蒙古族格爾木市、大連市金州區(qū)、張掖市民樂縣、菏澤市單縣
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)
昆明市安寧市、儋州市海頭鎮(zhèn)、遵義市湄潭縣、蕪湖市鳩江區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、晉城市陵川縣、晉中市祁縣、宜昌市點軍區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)
上海市浦東新區(qū)、紹興市嵊州市、湛江市廉江市、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、遵義市赤水市、廣西百色市田陽區(qū)
成都市青羊區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、安康市寧陜縣、衢州市衢江區(qū)、巴中市平昌縣、蘇州市吳中區(qū)、上饒市余干縣
廣西來賓市興賓區(qū)、九江市都昌縣、廣西河池市金城江區(qū)、黔東南丹寨縣、忻州市五寨縣、十堰市竹溪縣、福州市晉安區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、平?jīng)鍪徐o寧縣
淮安市洪澤區(qū)、重慶市萬州區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、大慶市大同區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長治市平順縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、甘南碌曲縣
合肥市廬陽區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、隨州市廣水市、天津市北辰區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、中山市神灣鎮(zhèn)、黔南龍里縣
運(yùn)城市垣曲縣、西安市未央?yún)^(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
涼山會東縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、廈門市翔安區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、大理漾濞彝族自治縣、成都市新津區(qū)、蘇州市張家港市、榆林市定邊縣
綏化市綏棱縣、廣西玉林市陸川縣、宜春市高安市、遂寧市射洪市、白山市渾江區(qū)
黃岡市蘄春縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、無錫市新吳區(qū)、云浮市新興縣、駐馬店市確山縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、安康市紫陽縣、紹興市柯橋區(qū)
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運(yùn)城市芮城縣、鄭州市上街區(qū)、河源市源城區(qū)、大理彌渡縣、海口市秀英區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)、南昌市東湖區(qū)、南通市如東縣、韶關(guān)市武江區(qū)、張家界市武陵源區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、撫州市資溪縣、內(nèi)江市東興區(qū)、阜新市海州區(qū)、佳木斯市樺川縣、開封市鼓樓區(qū)、南陽市新野縣、中山市五桂山街道
北京市門頭溝區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、太原市清徐縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、杭州市建德市
揚(yáng)州市儀征市、西安市鄠邑區(qū)、瓊海市中原鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、吉安市吉水縣、湖州市南潯區(qū)
大慶市紅崗區(qū)、丹東市東港市、合肥市廬陽區(qū)、河源市紫金縣、廣州市南沙區(qū)、渭南市合陽縣、襄陽市?？悼h、四平市鐵西區(qū)
濟(jì)南市歷城區(qū)、自貢市富順縣、廣州市花都區(qū)、忻州市河曲縣、廣西梧州市藤縣、綏化市肇東市、吉安市新干縣、四平市伊通滿族自治縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、延邊龍井市
連云港市灌南縣、海南貴南縣、隨州市隨縣、中山市阜沙鎮(zhèn)、上饒市鄱陽縣
煙臺市福山區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、南平市建甌市、蚌埠市五河縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、南充市營山縣、湘西州龍山縣
西寧市大通回族土族自治縣、漯河市源匯區(qū)、三明市永安市、岳陽市岳陽縣、贛州市尋烏縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、天津市寧河區(qū)、海北門源回族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
陽江市陽春市、菏澤市單縣、常德市臨澧縣、常德市武陵區(qū)、寶雞市麟游縣、寧德市屏南縣、曲靖市富源縣、南平市政和縣、衡陽市南岳區(qū)、泰安市東平縣
長沙市長沙縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、黃石市黃石港區(qū)、忻州市五臺縣、中山市港口鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、長沙市岳麓區(qū)、溫州市平陽縣
德州市德城區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、白城市洮南市、聊城市東昌府區(qū)
武漢市東西湖區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、盤錦市盤山縣、漯河市源匯區(qū)、臨汾市蒲縣、中山市阜沙鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、運(yùn)城市聞喜縣、錦州市黑山縣
廣西來賓市象州縣、蘇州市太倉市、周口市鹿邑縣、呂梁市文水縣、江門市新會區(qū)、廣安市岳池縣
撫順市撫順縣、六安市舒城縣、東方市四更鎮(zhèn)、畢節(jié)市赫章縣、北京市海淀區(qū)、直轄縣天門市
臨汾市曲沃縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、焦作市武陟縣、臺州市天臺縣、泰安市岱岳區(qū)、黔東南丹寨縣、安順市西秀區(qū)、上海市寶山區(qū)
安慶市大觀區(qū)、撫順市清原滿族自治縣、沈陽市于洪區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、內(nèi)江市市中區(qū)、孝感市大悟縣
慶陽市華池縣、雞西市恒山區(qū)、寧德市福安市、德陽市什邡市、煙臺市福山區(qū)、佳木斯市樺南縣
葫蘆島市建昌縣、阜新市細(xì)河區(qū)、麗水市遂昌縣、黑河市嫩江市、蘭州市安寧區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
咸寧市咸安區(qū)、福州市平潭縣、漯河市郾城區(qū)、十堰市竹山縣、北京市門頭溝區(qū)
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許昌市長葛市、達(dá)州市通川區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、咸寧市崇陽縣、撫順市新?lián)釁^(qū)
青島市即墨區(qū)、阜新市細(xì)河區(qū)、丹東市寬甸滿族自治縣、廣西柳州市城中區(qū)、黔南獨山縣、廣西欽州市靈山縣
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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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