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中山市南頭鎮(zhèn)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、廣西桂林市雁山區(qū)、昆明市宜良縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、長(zhǎng)沙市望城區(qū)、海南共和縣
成都市溫江區(qū)、廣西柳州市魚峰區(qū)、東莞市萬江街道、哈爾濱市巴彥縣、哈爾濱市阿城區(qū)、許昌市禹州市
文昌市龍樓鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、撫順市望花區(qū)、大理云龍縣、廣西百色市田東縣、廣西桂林市疊彩區(qū)
遵義市正安縣、荊州市監(jiān)利市、遵義市湄潭縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)
玉樹治多縣、長(zhǎng)春市綠園區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、晉中市和順縣、廈門市思明區(qū)
臨高縣博厚鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、西寧市城西區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、新余市渝水區(qū)、長(zhǎng)春市德惠市、運(yùn)城市稷山縣
蘭州市七里河區(qū)、益陽市赫山區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、江門市蓬江區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、榆林市米脂縣、平?jīng)鍪徐o寧縣
梅州市梅縣區(qū)、宜賓市興文縣、忻州市定襄縣、通化市東昌區(qū)、衡陽市耒陽市
三亞市天涯區(qū)、中山市東區(qū)街道、黃岡市蘄春縣、杭州市拱墅區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、文山文山市、珠海市金灣區(qū)、濰坊市高密市、廣西賀州市鐘山縣、湘西州鳳凰縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、甘南舟曲縣、西寧市城中區(qū)
晉中市左權(quán)縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、周口市項(xiàng)城市、白城市通榆縣、南充市營(yíng)山縣、菏澤市鄄城縣、涼山越西縣
武威市涼州區(qū)、濰坊市安丘市、梅州市蕉嶺縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、臨滄市臨翔區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣
新余市渝水區(qū)、惠州市惠城區(qū)、昆明市官渡區(qū)、廣西來賓市忻城縣、廣西河池市天峨縣、朔州市應(yīng)縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、宜昌市興山縣、菏澤市巨野縣、廣西百色市德?？h、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、鶴壁市浚縣、濟(jì)南市歷城區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、株洲市石峰區(qū)、咸寧市崇陽縣
廣西崇左市扶綏縣、荊門市掇刀區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、昆明市東川區(qū)、大同市渾源縣、洛陽市欒川縣、昆明市晉寧區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、廣元市旺蒼縣
臨高縣和舍鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、安慶市宿松縣、運(yùn)城市萬榮縣、荊門市京山市、晉中市太谷區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、駐馬店市平輿縣
西安市長(zhǎng)安區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、葫蘆島市綏中縣、大理永平縣、荊門市掇刀區(qū)
廣西梧州市蒼梧縣、漳州市東山縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、臨沂市平邑縣、甘孜稻城縣、黔南龍里縣、馬鞍山市雨山區(qū)、甘孜雅江縣、上饒市弋陽縣
洛陽市伊川縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、德陽市什邡市、天水市武山縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、北京市豐臺(tái)區(qū)
鶴壁市山城區(qū)、杭州市濱江區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、沈陽市沈北新區(qū)、郴州市宜章縣、北京市大興區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
安慶市望江縣、梅州市大埔縣、哈爾濱市香坊區(qū)、武漢市硚口區(qū)、梅州市梅江區(qū)、威海市榮成市
咸寧市崇陽縣、泰安市岱岳區(qū)、廣安市鄰水縣、大同市平城區(qū)、濱州市沾化區(qū)、黔西南普安縣、佳木斯市湯原縣、自貢市沿灘區(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
景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、成都市錦江區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、重慶市榮昌區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、宿遷市沭陽縣、吉安市泰和縣、平頂山市郟縣
眉山市洪雅縣、臨滄市永德縣、文昌市東郊鎮(zhèn)、北京市順義區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、營(yíng)口市大石橋市、黔東南麻江縣、東莞市莞城街道、楚雄元謀縣
漢中市勉縣、楚雄永仁縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、龍巖市長(zhǎng)汀縣、鄭州市鞏義市、甘南碌曲縣
東莞市長(zhǎng)安鎮(zhèn)、滁州市天長(zhǎng)市、四平市公主嶺市、安康市旬陽市、丹東市鳳城市、駐馬店市驛城區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、廣西崇左市憑祥市、撫州市黎川縣
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綏化市北林區(qū)、煙臺(tái)市海陽市、漯河市臨潁縣、大連市莊河市、三亞市海棠區(qū)、攀枝花市東區(qū)、大同市渾源縣、玉溪市通?？h、屯昌縣新興鎮(zhèn)、忻州市忻府區(qū)
臨夏康樂縣、上海市浦東新區(qū)、七臺(tái)河市新興區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、江門市蓬江區(qū)、甘南碌曲縣、涼山木里藏族自治縣
福州市閩侯縣、開封市鼓樓區(qū)、永州市道縣、忻州市忻府區(qū)、連云港市海州區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、本溪市明山區(qū)
德陽市什邡市、德州市臨邑縣、株洲市蘆淞區(qū)、泉州市石獅市、安慶市大觀區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、安陽市龍安區(qū)
濟(jì)南市歷下區(qū)、黔南長(zhǎng)順縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、衢州市柯城區(qū)
襄陽市谷城縣、果洛瑪多縣、六安市裕安區(qū)、伊春市鐵力市、榆林市佳縣
三沙市南沙區(qū)、綿陽市鹽亭縣、黃山市休寧縣、涼山會(huì)理市、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、贛州市全南縣、蚌埠市五河縣、濰坊市昌樂縣、岳陽市岳陽縣、臨汾市大寧縣
忻州市寧武縣、寧波市北侖區(qū)、深圳市南山區(qū)、通化市二道江區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、西安市鄠邑區(qū)
營(yíng)口市蓋州市、遵義市匯川區(qū)、連云港市東海縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、中山市西區(qū)街道、玉溪市易門縣
衡陽市衡陽縣、呂梁市文水縣、蘇州市吳江區(qū)、武威市涼州區(qū)、晉中市太谷區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、三明市寧化縣
大連市西崗區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、益陽市赫山區(qū)、湖州市德清縣、宜春市宜豐縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、西安市高陵區(qū)、連云港市連云區(qū)、德陽市中江縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
濟(jì)寧市微山縣、攀枝花市仁和區(qū)、漳州市東山縣、郴州市桂陽縣、咸寧市咸安區(qū)、東莞市謝崗鎮(zhèn)、文山廣南縣、常州市武進(jìn)區(qū)
四平市鐵東區(qū)、涼山會(huì)東縣、溫州市洞頭區(qū)、常德市桃源縣、邵陽市洞口縣、廣州市番禺區(qū)、朝陽市北票市
大慶市紅崗區(qū)、咸陽市旬邑縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、寶雞市岐山縣、荊門市鐘祥市
金華市磐安縣、廣西防城港市上思縣、湛江市遂溪縣、呂梁市柳林縣、黃山市歙縣、贛州市瑞金市、黔東南岑鞏縣、白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣
常州市新北區(qū)、葫蘆島市建昌縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、晉中市榆社縣、文昌市東路鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、重慶市榮昌區(qū)
馬鞍山市當(dāng)涂縣、張家界市武陵源區(qū)、中山市五桂山街道、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、大理云龍縣、臨汾市蒲縣、楚雄武定縣
廣西北海市銀海區(qū)、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、金華市義烏市、忻州市靜樂縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、濮陽市范縣、昆明市嵩明縣、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)
宣城市績(jī)溪縣、六安市金安區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、宜賓市南溪區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、酒泉市玉門市、蘇州市太倉(cāng)市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)
濟(jì)寧市曲阜市、晉中市和順縣、杭州市富陽區(qū)、臨汾市吉縣、黔南平塘縣、齊齊哈爾市訥河市
湘西州鳳凰縣、內(nèi)江市資中縣、延邊龍井市、涼山木里藏族自治縣、永州市零陵區(qū)、鐵嶺市西豐縣、中山市民眾鎮(zhèn)
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宜賓市興文縣、上海市嘉定區(qū)、湛江市吳川市、信陽市浉河區(qū)、撫順市撫順縣、果洛甘德縣
黑河市北安市、菏澤市巨野縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、湘潭市韶山市、廣州市南沙區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)、宣城市寧國(guó)市、黃岡市浠水縣、定西市隴西縣、鄭州市滎陽市
蕪湖市南陵縣、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、湖州市吳興區(qū)、寧波市江北區(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(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(guó)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(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，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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