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廣西來(lái)賓市象州縣、信陽(yáng)市浉河區(qū)、郴州市資興市、東莞市石排鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、十堰市鄖陽(yáng)區(qū)、黑河市嫩江市、牡丹江市穆棱市、北京市豐臺(tái)區(qū)
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
蘭州市七里河區(qū)、阜新市新邱區(qū)、濟(jì)寧市兗州區(qū)、自貢市榮縣、黑河市孫吳縣
西雙版納勐臘縣、杭州市建德市、淮南市田家庵區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、安康市寧陜縣、鶴崗市綏濱縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、榆林市吳堡縣
黔東南岑鞏縣、瓊海市萬(wàn)泉鎮(zhèn)、金昌市金川區(qū)、湖州市吳興區(qū)、淮北市相山區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、佳木斯市同江市
果洛瑪多縣、松原市長(zhǎng)嶺縣、上饒市余干縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、德州市樂陵市、咸陽(yáng)市永壽縣、衢州市常山縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣
昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、海南貴德縣、甘孜得榮縣、漢中市略陽(yáng)縣、龍巖市永定區(qū)、西安市臨潼區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、牡丹江市海林市、涼山會(huì)東縣、海口市龍華區(qū)、湘西州古丈縣、中山市南朗鎮(zhèn)、伊春市豐林縣、郴州市蘇仙區(qū)、保山市龍陵縣
綏化市青岡縣、榆林市吳堡縣、武威市古浪縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、黔東南黃平縣、連云港市東?？h、紅河瀘西縣、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)
文昌市東郊鎮(zhèn)、濰坊市青州市、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、達(dá)州市開江縣、重慶市南岸區(qū)、西寧市城西區(qū)、新余市分宜縣、連云港市連云區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
德宏傣族景頗族自治州盈江縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、聊城市莘縣、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、涼山越西縣
白銀市會(huì)寧縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、撫州市金溪縣、郴州市資興市、咸陽(yáng)市渭城區(qū)、湛江市徐聞縣、成都市彭州市、泉州市永春縣
重慶市南岸區(qū)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、四平市鐵西區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、威海市乳山市、平頂山市魯山縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、九江市彭澤縣、聊城市東昌府區(qū)
德州市寧津縣、舟山市岱山縣、丹東市鳳城市、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、天津市津南區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、黃山市黃山區(qū)
銅仁市碧江區(qū)、大同市靈丘縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、六盤水市水城區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、郴州市永興縣、龍巖市武平縣
廣西崇左市大新縣、臨夏永靖縣、黔東南丹寨縣、廣西百色市靖西市、昆明市官渡區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、張掖市高臺(tái)縣、甘孜白玉縣
廣西柳州市城中區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、宿遷市泗洪縣、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、廣西北海市合浦縣、廈門市海滄區(qū)、咸陽(yáng)市旬邑縣、福州市平潭縣、臨滄市滄源佤族自治縣、廣西南寧市興寧區(qū)
黑河市五大連池市、新鄉(xiāng)市輝縣市、定西市渭源縣、蘭州市西固區(qū)、嘉興市海鹽縣、阜新市太平區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、本溪市平山區(qū)
濮陽(yáng)市清豐縣、綏化市肇東市、南通市海安市、信陽(yáng)市固始縣、孝感市漢川市、武漢市蔡甸區(qū)、上饒市鉛山縣、衡陽(yáng)市衡東縣、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣
襄陽(yáng)市谷城縣、岳陽(yáng)市汨羅市、中山市三角鎮(zhèn)、溫州市泰順縣、淮北市杜集區(qū)、德陽(yáng)市中江縣、運(yùn)城市稷山縣、淮安市淮陰區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、三明市大田縣
隴南市武都區(qū)、焦作市沁陽(yáng)市、西寧市城東區(qū)、伊春市南岔縣、大連市中山區(qū)、孝感市漢川市、青島市平度市、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、東莞市莞城街道
遼陽(yáng)市文圣區(qū)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、涼山鹽源縣、廣西崇左市大新縣、宜賓市筠連縣、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、南陽(yáng)市新野縣、池州市東至縣、廈門市集美區(qū)
隴南市成縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、麗江市華坪縣、郴州市桂東縣、漢中市佛坪縣、儋州市王五鎮(zhèn)
黃石市鐵山區(qū)、焦作市孟州市、甘南碌曲縣、鶴崗市興安區(qū)、重慶市梁平區(qū)、滁州市來(lái)安縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、甘南合作市
遵義市紅花崗區(qū)、鄭州市新密市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、上饒市婺源縣、黃石市鐵山區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、廣西崇左市憑祥市、徐州市泉山區(qū)
重慶市巫溪縣、六盤水市六枝特區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、安慶市宿松縣、株洲市荷塘區(qū)、大同市靈丘縣、開封市尉氏縣、周口市項(xiàng)城市
東莞市道滘鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、廣西百色市右江區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、株洲市茶陵縣、益陽(yáng)市沅江市
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婁底市婁星區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、海西蒙古族格爾木市、宿遷市沭陽(yáng)縣、濮陽(yáng)市南樂縣
延邊和龍市、聊城市高唐縣、甘孜九龍縣、龍巖市連城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、畢節(jié)市金沙縣、福州市馬尾區(qū)、廣州市南沙區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)
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阜陽(yáng)市潁州區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、鶴壁市淇濱區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、鷹潭市貴溪市
煙臺(tái)市福山區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、泰安市泰山區(qū)、嘉興市海鹽縣、重慶市奉節(jié)縣、遼陽(yáng)市宏偉區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)西縣、亳州市利辛縣、大同市云州區(qū)
贛州市上猶縣、南昌市安義縣、紹興市越城區(qū)、北京市密云區(qū)、周口市項(xiàng)城市、玉樹雜多縣、大理漾濞彝族自治縣、綏化市慶安縣、錦州市古塔區(qū)、陽(yáng)泉市礦區(qū)
三門峽市陜州區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、焦作市修武縣、西寧市湟中區(qū)、六安市霍邱縣、馬鞍山市博望區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、運(yùn)城市臨猗縣、宜春市上高縣
黃石市下陸區(qū)、荊州市公安縣、懷化市中方縣、九江市都昌縣、廣西賀州市平桂區(qū)、廣西柳州市融安縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、甘孜巴塘縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、紅河蒙自市
宜賓市興文縣、上海市嘉定區(qū)、湛江市吳川市、信陽(yáng)市浉河區(qū)、撫順市撫順縣、果洛甘德縣
南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、葫蘆島市龍港區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、涼山寧南縣、恩施州恩施市
麗水市縉云縣、甘南卓尼縣、文山馬關(guān)縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、德州市平原縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、安慶市大觀區(qū)
平頂山市新華區(qū)、云浮市羅定市、宜昌市夷陵區(qū)、宜賓市珙縣、延安市宜川縣
德州市禹城市、杭州市拱墅區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、張掖市臨澤縣、銅仁市德江縣、大同市天鎮(zhèn)縣、上饒市德興市、廣西桂林市疊彩區(qū)
貴陽(yáng)市開陽(yáng)縣、自貢市富順縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、許昌市魏都區(qū)、天水市甘谷縣
成都市錦江區(qū)、常德市澧縣、常德市安鄉(xiāng)縣、永州市江永縣、重慶市萬(wàn)州區(qū)、贛州市大余縣、安康市白河縣、北京市門頭溝區(qū)
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酒泉市玉門市、徐州市豐縣、信陽(yáng)市淮濱縣、廣元市青川縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
贛州市全南縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、廣西桂林市灌陽(yáng)縣、揭陽(yáng)市揭東區(qū)、濱州市鄒平市、常德市澧縣、廣西防城港市上思縣
昭通市大關(guān)縣、德州市臨邑縣、東方市三家鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、北京市順義區(qū)
蚌埠市淮上區(qū)、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、定西市隴西縣、白山市臨江市、無(wú)錫市新吳區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、安陽(yáng)市安陽(yáng)縣、泉州市金門縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
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晉中市壽陽(yáng)縣、六盤水市鐘山區(qū)、吉安市安?？h、楚雄姚安縣、黔西南興義市、淮安市漣水縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、合肥市肥西縣
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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(yǔ)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(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)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(guó)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(lái)，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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