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溫州市龍灣區(qū)、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、濟(jì)寧市曲阜市、周口市淮陽區(qū)、岳陽市平江縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
東營市東營區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、宿州市碭山縣、江門市新會(huì)區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
阜新市海州區(qū)、聊城市茌平區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、鶴壁市?？h、洛陽市洛寧縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、淮安市洪澤區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、西安市雁塔區(qū)、日照市五蓮縣
成都市雙流區(qū)、運(yùn)城市夏縣、鹽城市阜寧縣、黔南長(zhǎng)順縣、廣西河池市南丹縣、宜昌市枝江市、南平市邵武市、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、蘭州市七里河區(qū)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、銅仁市石阡縣、銅仁市印江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、棗莊市山亭區(qū)
安陽市內(nèi)黃縣、成都市金牛區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、涼山普格縣、三明市寧化縣、宜昌市當(dāng)陽市
玉溪市江川區(qū)、甘孜丹巴縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)、杭州市淳安縣、佳木斯市湯原縣
甘南碌曲縣、六安市金寨縣、衡陽市南岳區(qū)、永州市新田縣、綿陽市三臺(tái)縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、廈門市集美區(qū)、綏化市蘭西縣、周口市商水縣
遵義市桐梓縣、東方市天安鄉(xiāng)、臺(tái)州市路橋區(qū)、聊城市冠縣、廣西南寧市江南區(qū)、玉溪市易門縣、煙臺(tái)市萊山區(qū)、忻州市靜樂縣、甘孜白玉縣、商丘市睢陽區(qū)
臨夏臨夏縣、懷化市中方縣、泉州市南安市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、北京市懷柔區(qū)、鶴崗市綏濱縣、湛江市赤坎區(qū)、遼陽市燈塔市、溫州市樂清市
撫順市順城區(qū)、孝感市應(yīng)城市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、池州市青陽縣、蕪湖市弋江區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、臨沂市費(fèi)縣、慶陽市寧縣
廣西欽州市靈山縣、大慶市紅崗區(qū)、寶雞市麟游縣、沈陽市鐵西區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)
安順市平壩區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、南京市鼓樓區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、南昌市安義縣、宜昌市當(dāng)陽市
定安縣龍湖鎮(zhèn)、撫順市新賓滿族自治縣、大連市西崗區(qū)、黔東南凱里市、揚(yáng)州市高郵市、西安市周至縣
德州市德城區(qū)、永州市道縣、成都市郫都區(qū)、信陽市潢川縣、雅安市漢源縣、寧夏銀川市興慶區(qū)
吉林市樺甸市、東莞市寮步鎮(zhèn)、蕪湖市弋江區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、銅仁市松桃苗族自治縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)
綏化市海倫市、黑河市孫吳縣、福州市長(zhǎng)樂區(qū)、三門峽市澠池縣、馬鞍山市和縣
廣西百色市靖西市、哈爾濱市道里區(qū)、徐州市豐縣、湖州市安吉縣、衢州市龍游縣
新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、武漢市蔡甸區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、南陽市社旗縣、咸陽市楊陵區(qū)、株洲市攸縣、渭南市富平縣、廣西桂林市全州縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
涼山會(huì)東縣、菏澤市東明縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、廣西玉林市福綿區(qū)、福州市晉安區(qū)、牡丹江市寧安市、九江市德安縣、天水市麥積區(qū)、遼陽市遼陽縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)
隴南市成縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、延邊和龍市、日照市嵐山區(qū)、延安市黃陵縣、西安市灞橋區(qū)、阜新市太平區(qū)、臨夏和政縣
自貢市富順縣、海東市化隆回族自治縣、廣西河池市南丹縣、茂名市電白區(qū)、五指山市水滿、宜賓市敘州區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、鹽城市阜寧縣、榆林市靖邊縣、濱州市沾化區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
隴南市康縣、信陽市平橋區(qū)、南平市光澤縣、保山市施甸縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、西寧市湟源縣
張家界市桑植縣、周口市扶溝縣、綏化市肇東市、佛山市禪城區(qū)、南昌市西湖區(qū)、曲靖市宣威市、大理云龍縣
牡丹江市西安區(qū)、南通市通州區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、伊春市豐林縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、中山市港口鎮(zhèn)
哈爾濱市通河縣、晉中市平遙縣、駐馬店市平輿縣、廣安市武勝縣、襄陽市樊城區(qū)、涼山越西縣、晉中市壽陽縣、廣西貴港市桂平市、湛江市遂溪縣
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廣安市華鎣市、蘇州市姑蘇區(qū)、大同市云州區(qū)、盤錦市大洼區(qū)、紹興市越城區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、三明市沙縣區(qū)、黔東南黎平縣、鄭州市新密市
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寧德市壽寧縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、荊州市松滋市、廣西崇左市寧明縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、平頂山市寶豐縣、丹東市東港市、汕頭市潮南區(qū)、銅陵市樅陽縣、遼陽市白塔區(qū)
常德市臨澧縣、漯河市源匯區(qū)、廣西桂林市興安縣、汕頭市金平區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、安慶市大觀區(qū)
廣西來賓市興賓區(qū)、南充市高坪區(qū)、南京市六合區(qū)、湘潭市湘潭縣、濟(jì)南市平陰縣
哈爾濱市賓縣、齊齊哈爾市富?？h、武威市涼州區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、達(dá)州市通川區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、哈爾濱市南崗區(qū)、鹽城市大豐區(qū)
白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、通化市二道江區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、中山市石岐街道、婁底市雙峰縣、晉中市和順縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、西安市雁塔區(qū)、重慶市長(zhǎng)壽區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、淮安市漣水縣
大連市西崗區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、淮北市烈山區(qū)、雞西市密山市、甘孜稻城縣
長(zhǎng)沙市開福區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、隴南市禮縣、廣西桂林市平樂縣、渭南市臨渭區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣
張掖市山丹縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、成都市武侯區(qū)、朔州市右玉縣、菏澤市巨野縣、大同市天鎮(zhèn)縣
南京市浦口區(qū)、臨夏永靖縣、深圳市龍華區(qū)、涼山布拖縣、德州市陵城區(qū)、杭州市臨安區(qū)、上饒市鄱陽縣
鐵嶺市昌圖縣、廣安市岳池縣、北京市懷柔區(qū)、麗江市華坪縣、廣元市昭化區(qū)、咸寧市崇陽縣、綏化市蘭西縣、成都市新津區(qū)
迪慶維西傈僳族自治縣、定安縣新竹鎮(zhèn)、淮南市田家庵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、宜賓市珙縣
黑河市愛輝區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、涼山會(huì)東縣、南通市崇川區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、果洛瑪沁縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、東莞市虎門鎮(zhèn)、泰安市泰山區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、德州市慶云縣、雙鴨山市寶清縣、宜賓市南溪區(qū)、宜昌市遠(yuǎn)安縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、長(zhǎng)春市德惠市
南平市延平區(qū)、撫順市望花區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、東方市新龍鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)
黔東南黃平縣、宜賓市長(zhǎng)寧縣、中山市西區(qū)街道、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、阜新市清河門區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、江門市開平市、常德市鼎城區(qū)
常州市新北區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、鹽城市射陽縣、長(zhǎng)治市平順縣、成都市青白江區(qū)、大連市西崗區(qū)、茂名市電白區(qū)
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昭通市水富市、忻州市偏關(guān)縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市寶塔區(qū)、錦州市凌河區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、廣元市旺蒼縣、臨夏和政縣、菏澤市定陶區(qū)
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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(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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