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武漢市江漢區(qū)、紅河元陽縣、西寧市大通回族土族自治縣、濟(jì)寧市汶上縣、臨夏永靖縣、鞍山市立山區(qū)、玉樹治多縣、亳州市蒙城縣、畢節(jié)市黔西市、南京市江寧區(qū)
鐵嶺市調(diào)兵山市、臨高縣東英鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、綏化市蘭西縣、阜新市新邱區(qū)、海西蒙古族茫崖市、淄博市高青縣、涼山昭覺縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、懷化市中方縣
大慶市讓胡路區(qū)、佛山市南海區(qū)、衡陽市衡東縣、三亞市天涯區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、重慶市忠縣、贛州市全南縣、資陽市雁江區(qū)
聊城市臨清市、廣西百色市田陽區(qū)、哈爾濱市尚志市、菏澤市定陶區(qū)、漢中市洋縣、咸寧市通山縣、鄭州市鞏義市、舟山市嵊泗縣、慶陽市合水縣、舟山市岱山縣
三門峽市靈寶市、延邊圖們市、晉城市陵川縣、郴州市臨武縣、臨汾市汾西縣
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
德州市武城縣、中山市三角鎮(zhèn)、常德市鼎城區(qū)、駐馬店市汝南縣、商丘市永城市、陽泉市平定縣、廣西崇左市憑祥市、天津市河?xùn)|區(qū)、延邊安圖縣、白銀市靖遠(yuǎn)縣
懷化市芷江侗族自治縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、廣元市朝天區(qū)、安慶市岳西縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)
青島市嶗山區(qū)、臨汾市吉縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、寶雞市千陽縣、忻州市定襄縣
文昌市鋪前鎮(zhèn)、贛州市石城縣、合肥市瑤海區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、綏化市北林區(qū)、延邊圖們市、福州市長樂區(qū)、寧夏銀川市永寧縣
荊門市沙洋縣、寶雞市鳳翔區(qū)、大理鶴慶縣、菏澤市曹縣、臨沂市平邑縣、汕頭市濠江區(qū)、臺(tái)州市臨海市、泰安市寧陽縣、惠州市博羅縣
濟(jì)南市鋼城區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、鹽城市鹽都區(qū)、安慶市懷寧縣、南平市建陽區(qū)
營口市站前區(qū)、迪慶德欽縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西柳州市魚峰區(qū)、呂梁市汾陽市
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、臨夏和政縣、西安市雁塔區(qū)、果洛瑪沁縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、儋州市和慶鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)
大理云龍縣、棗莊市滕州市、呂梁市方山縣、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、呂梁市交口縣、貴陽市白云區(qū)
成都市龍泉驛區(qū)、永州市藍(lán)山縣、南京市江寧區(qū)、衡陽市祁東縣、商洛市商南縣、岳陽市岳陽縣、重慶市巴南區(qū)、白山市江源區(qū)、宿州市碭山縣
湖州市南潯區(qū)、東莞市南城街道、盤錦市盤山縣、臨汾市霍州市、武威市民勤縣、廣州市越秀區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣
廣西來賓市興賓區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、平頂山市舞鋼市、漯河市郾城區(qū)、朔州市右玉縣
遂寧市蓬溪縣、六盤水市六枝特區(qū)、臨汾市襄汾縣、安康市寧陜縣、永州市雙牌縣、三沙市南沙區(qū)、黃山市屯溪區(qū)
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、眉山市彭山區(qū)、郴州市資興市、涼山雷波縣、東營市河口區(qū)
贛州市上猶縣、臨沂市蘭陵縣、杭州市建德市、韶關(guān)市仁化縣、荊州市荊州區(qū)、中山市五桂山街道、黑河市愛輝區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、黃石市西塞山區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
果洛久治縣、楚雄永仁縣、張掖市甘州區(qū)、遵義市習(xí)水縣、襄陽市?？悼h
佛山市禪城區(qū)、岳陽市君山區(qū)、雙鴨山市饒河縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
宜賓市屏山縣、西安市閻良區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、贛州市會(huì)昌縣、黑河市愛輝區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市
陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、晉中市祁縣、瀘州市古藺縣、重慶市渝北區(qū)、許昌市魏都區(qū)、四平市梨樹縣、馬鞍山市雨山區(qū)
張掖市甘州區(qū)、咸陽市興平市、重慶市武隆區(qū)、泰州市興化市、臨汾市隰縣、日照市五蓮縣、撫州市樂安縣、青島市市北區(qū)
南陽市唐河縣、開封市祥符區(qū)、畢節(jié)市大方縣、安慶市望江縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣
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廣西來賓市武宣縣、寧波市奉化區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、朔州市應(yīng)縣、運(yùn)城市夏縣、遂寧市大英縣、雞西市雞東縣、文山富寧縣、六盤水市水城區(qū)
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濟(jì)南市歷下區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣、湛江市赤坎區(qū)、隨州市廣水市、濟(jì)南市商河縣、自貢市榮縣、鄭州市管城回族區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣
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六盤水市盤州市、松原市乾安縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、太原市小店區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、曲靖市陸良縣、吉安市吉水縣、駐馬店市上蔡縣
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文山富寧縣、梅州市大埔縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、太原市婁煩縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、新鄉(xiāng)市輝縣市
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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(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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