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晉中市平遙縣、宜春市銅鼓縣、忻州市神池縣、瀘州市合江縣、紅河河口瑤族自治縣、商丘市永城市
中山市東升鎮(zhèn)、哈爾濱市通河縣、陽江市陽東區(qū)、廣州市海珠區(qū)、常德市石門縣、惠州市龍門縣、衡陽市祁東縣、湘潭市岳塘區(qū)
德州市齊河縣、鶴崗市東山區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、臨汾市襄汾縣、運(yùn)城市聞喜縣、長沙市岳麓區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、聊城市陽谷縣
黑河市五大連池市、撫順市望花區(qū)、福州市臺江區(qū)、南通市崇川區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、上海市普陀區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣
哈爾濱市依蘭縣、綏化市明水縣、榆林市吳堡縣、廣安市前鋒區(qū)、重慶市城口縣
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
黔南甕安縣、蕪湖市弋江區(qū)、文山丘北縣、贛州市石城縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)
安陽市林州市、五指山市毛道、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、?？谑忻捞m區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、樂山市夾江縣、曲靖市馬龍區(qū)、溫州市龍港市、普洱市景谷傣族彝族自治縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、寧波市奉化區(qū)
昭通市綏江縣、廣州市海珠區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、重慶市合川區(qū)、?？谑旋埲A區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、牡丹江市愛民區(qū)、牡丹江市穆棱市、邵陽市洞口縣
陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、濱州市沾化區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、北京市平谷區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、郴州市永興縣、阜陽市臨泉縣、昭通市鹽津縣、寧波市鄞州區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)
黔東南榕江縣、宿州市碭山縣、臨沂市蒙陰縣、天水市清水縣、大慶市讓胡路區(qū)、銅仁市印江縣、蘇州市姑蘇區(qū)、甘孜石渠縣、寧波市鄞州區(qū)
長沙市長沙縣、九江市柴桑區(qū)、三明市大田縣、合肥市包河區(qū)、滁州市鳳陽縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、楚雄祿豐市、安順市平壩區(qū)、慶陽市正寧縣、揭陽市普寧市、聊城市東阿縣、瀘州市納溪區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、內(nèi)江市東興區(qū)、海南共和縣
內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、衡陽市石鼓區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、許昌市建安區(qū)、黔南荔波縣、哈爾濱市延壽縣、南通市海門區(qū)、安康市紫陽縣
上饒市萬年縣、樂山市井研縣、三門峽市陜州區(qū)、廣西來賓市象州縣、太原市晉源區(qū)、德陽市廣漢市、濰坊市坊子區(qū)、無錫市新吳區(qū)
鄂州市鄂城區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、黃山市黃山區(qū)、臨汾市汾西縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、鄭州市上街區(qū)、襄陽市宜城市、成都市金堂縣
懷化市麻陽苗族自治縣、焦作市沁陽市、中山市石岐街道、南陽市南召縣、佛山市三水區(qū)、晉中市介休市、重慶市九龍坡區(qū)
常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、連云港市灌云縣、沈陽市和平區(qū)
平?jīng)鍪徐o寧縣、臨沂市臨沭縣、太原市清徐縣、重慶市綦江區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、黔南羅甸縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市延津縣、伊春市大箐山縣、南充市儀隴縣、伊春市友好區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、慶陽市寧縣
重慶市巴南區(qū)、重慶市南岸區(qū)、佳木斯市樺川縣、汕頭市澄海區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、遵義市紅花崗區(qū)、廣西欽州市靈山縣、廣西河池市東蘭縣、泉州市晉江市、東方市八所鎮(zhèn)
陽江市陽西縣、四平市雙遼市、株洲市攸縣、駐馬店市泌陽縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、莆田市荔城區(qū)
廣元市朝天區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、通化市輝南縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、臨汾市堯都區(qū)
岳陽市平江縣、漯河市郾城區(qū)、福州市閩清縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、平頂山市汝州市、東莞市茶山鎮(zhèn)、玉溪市通?？h、麗水市云和縣、北京市懷柔區(qū)、懷化市洪江市
南陽市新野縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、湘西州永順縣、吉林市昌邑區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、衢州市柯城區(qū)、洛陽市嵩縣
本溪市本溪滿族自治縣、黔東南岑鞏縣、黃石市下陸區(qū)、成都市邛崍市、十堰市竹山縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣元市旺蒼縣、運(yùn)城市絳縣、廣西柳州市城中區(qū)
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金華市金東區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鞍山市千山區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、寧波市鄞州區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、杭州市桐廬縣、成都市龍泉驛區(qū)
定西市臨洮縣、信陽市羅山縣、宿州市碭山縣、十堰市鄖陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
西安市高陵區(qū)、安康市石泉縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、重慶市城口縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
黔南長順縣、天水市張家川回族自治縣、鄭州市鞏義市、淮安市漣水縣、長沙市寧鄉(xiāng)市、郴州市嘉禾縣、連云港市海州區(qū)、河源市連平縣
揭陽市揭西縣、安陽市北關(guān)區(qū)、襄陽市保康縣、涼山甘洛縣、廣元市昭化區(qū)、雞西市虎林市、泉州市永春縣、涼山美姑縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、深圳市鹽田區(qū)
曲靖市富源縣、洛陽市欒川縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、麗水市云和縣、鄭州市上街區(qū)、撫州市崇仁縣、揚(yáng)州市儀征市、西安市蓮湖區(qū)
德州市德城區(qū)、西安市新城區(qū)、成都市金堂縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽市遼中區(qū)
哈爾濱市松北區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、哈爾濱市道里區(qū)、巴中市南江縣、佛山市三水區(qū)、廣西百色市那坡縣、龍巖市上杭縣、榆林市綏德縣、紅河建水縣、恩施州鶴峰縣
運(yùn)城市臨猗縣、遵義市赤水市、黃南尖扎縣、揚(yáng)州市高郵市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、安順市西秀區(qū)、呂梁市嵐縣、平?jīng)鍪徐`臺縣、儋州市光村鎮(zhèn)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
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巴中市平昌縣、許昌市建安區(qū)、福州市平潭縣、廣州市天河區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、上海市浦東新區(qū)、贛州市定南縣、漢中市漢臺區(qū)、寧波市余姚市
汕尾市陸豐市、牡丹江市綏芬河市、直轄縣天門市、廣西梧州市龍圩區(qū)、佛山市高明區(qū)、齊齊哈爾市富裕縣、廣州市天河區(qū)
無錫市惠山區(qū)、上饒市鉛山縣、重慶市忠縣、鄭州市上街區(qū)、邵陽市隆回縣、江門市江海區(qū)
雞西市滴道區(qū)、廣西南寧市橫州市、楚雄南華縣、聊城市莘縣、煙臺市福山區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、紅河綠春縣
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廣西貴港市覃塘區(qū)、武漢市新洲區(qū)、黃石市大冶市、直轄縣天門市、昭通市鹽津縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、定西市安定區(qū)、南陽市鎮(zhèn)平縣
永州市雙牌縣、永州市東安縣、紅河紅河縣、清遠(yuǎn)市連州市、合肥市廬陽區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、寧德市福鼎市、嘉興市秀洲區(qū)、南京市六合區(qū)
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南陽市鎮(zhèn)平縣、達(dá)州市宣漢縣、楚雄元謀縣、松原市寧江區(qū)、重慶市合川區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、玉樹囊謙縣
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白城市洮北區(qū)、南昌市東湖區(qū)、吉林市豐滿區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、宜昌市宜都市、寧德市蕉城區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣
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河源市龍川縣、甘南卓尼縣、德陽市綿竹市、池州市石臺縣、常德市石門縣、商丘市永城市、松原市寧江區(qū)、焦作市修武縣、駐馬店市正陽縣、雅安市天全縣
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白城市大安市、湘西州花垣縣、廈門市同安區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、平頂山市湛河區(qū)、汕尾市海豐縣
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黔西南貞豐縣、瀘州市敘永縣、洛陽市嵩縣、天水市秦安縣、文山硯山縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、忻州市繁峙縣、清遠(yuǎn)市清新區(qū)
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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)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(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、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(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(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(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)與智能體評測等維度。在安全層面，將會(huì)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(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)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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