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嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、怒江傈僳族自治州瀘水市、東莞市茶山鎮(zhèn)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、牡丹江市東安區(qū)、渭南市華陰市、寧夏固原市涇源縣、淄博市張店區(qū)
綏化市綏棱縣、廣西玉林市陸川縣、宜春市高安市、遂寧市射洪市、白山市渾江區(qū)
合肥市巢湖市、株洲市荷塘區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、太原市小店區(qū)、黃南河南蒙古族自治縣
德宏傣族景頗族自治州芒市、甘孜九龍縣、瀘州市合江縣、梅州市豐順縣、駐馬店市泌陽縣、廣西玉林市興業(yè)縣、周口市鄲城縣
果洛瑪沁縣、宣城市宣州區(qū)、忻州市寧武縣、黃石市大冶市、成都市龍泉驛區(qū)
連云港市灌南縣、西安市閻良區(qū)、信陽市潢川縣、濟(jì)南市市中區(qū)、周口市淮陽區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)
杭州市蕭山區(qū)、廣西柳州市融安縣、廣西河池市鳳山縣、樂山市犍為縣、哈爾濱市阿城區(qū)、開封市蘭考縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、漳州市平和縣
陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、成都市龍泉驛區(qū)、溫州市泰順縣、廣元市朝天區(qū)、綿陽市北川羌族自治縣、天津市寧河區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、晉中市祁縣
南京市溧水區(qū)、臨高縣臨城鎮(zhèn)、福州市長樂區(qū)、三明市尤溪縣、文山丘北縣、吉安市井岡山市、鶴崗市南山區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、上海市楊浦區(qū)、哈爾濱市木蘭縣
白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、牡丹江市林口縣、白山市臨江市、銅陵市郊區(qū)、郴州市汝城縣、銅仁市思南縣、運(yùn)城市萬榮縣、文山丘北縣
長沙市開福區(qū)、長沙市雨花區(qū)、遵義市赤水市、丹東市振興區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔南獨(dú)山縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、丹東市元寶區(qū)、孝感市云夢(mèng)縣
廣西崇左市憑祥市、濮陽市南樂縣、長治市沁縣、自貢市富順縣、伊春市豐林縣、果洛瑪多縣、寧波市象山縣、天津市濱海新區(qū)、臨滄市云縣
揭陽市惠來縣、玉溪市峨山彝族自治縣、安慶市桐城市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、德州市平原縣、徐州市邳州市、蘭州市七里河區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、平?jīng)鍪星f浪縣
廣西柳州市柳江區(qū)、涼山美姑縣、榆林市綏德縣、紅河河口瑤族自治縣、清遠(yuǎn)市陽山縣、哈爾濱市平房區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、長治市屯留區(qū)、信陽市浉河區(qū)
太原市清徐縣、咸陽市楊陵區(qū)、黑河市遜克縣、泰州市海陵區(qū)、常州市溧陽市
瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、衡陽市衡山縣、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、菏澤市曹縣、銅川市耀州區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、阜新市阜新蒙古族自治縣、濱州市陽信縣
天水市麥積區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、九江市都昌縣、濱州市陽信縣、棗莊市市中區(qū)、延安市吳起縣、婁底市雙峰縣
運(yùn)城市河津市、三明市建寧縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、成都市武侯區(qū)
吉安市廬陵新區(qū)、汕尾市陸河縣、安陽市湯陰縣、駐馬店市上蔡縣、玉溪市通?？h
常德市武陵區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、廣西來賓市合山市、株洲市炎陵縣、白山市江源區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、韶關(guān)市南雄市、廣元市昭化區(qū)、商洛市商南縣、杭州市富陽區(qū)
海北剛察縣、徐州市云龍區(qū)、三明市永安市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、韶關(guān)市翁源縣、海西蒙古族烏蘭縣、吉安市永新縣
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
黔東南麻江縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、臨滄市臨翔區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、大理巍山彝族回族自治縣、黔東南施秉縣、昆明市盤龍區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、商洛市丹鳳縣
濟(jì)南市長清區(qū)、濮陽市濮陽縣、婁底市新化縣、臺(tái)州市椒江區(qū)、漯河市舞陽縣、黃石市大冶市
四平市雙遼市、渭南市澄城縣、漳州市云霄縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、營口市鲅魚圈區(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、南充市營山縣、菏澤市鄄城縣、涼山越西縣
東莞市虎門鎮(zhèn)、蘭州市城關(guān)區(qū)、淮安市金湖縣、黃南尖扎縣、漯河市舞陽縣、商丘市睢縣、鹽城市建湖縣、吉安市永新縣、阜新市新邱區(qū)、重慶市秀山縣
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黃岡市羅田縣、安康市白河縣、延安市延川縣、揚(yáng)州市儀征市、九江市潯陽區(qū)、西安市高陵區(qū)
丹東市元寶區(qū)、寧波市象山縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、昭通市威信縣、甘孜色達(dá)縣、漢中市城固縣、金華市磐安縣、焦作市武陟縣
宜昌市當(dāng)陽市、渭南市大荔縣、孝感市云夢(mèng)縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、撫州市南城縣、漢中市洋縣、吉林市蛟河市、果洛久治縣、重慶市渝北區(qū)、福州市長樂區(qū)
深圳市龍華區(qū)、天津市東麗區(qū)、青島市黃島區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、海南貴南縣、重慶市大渡口區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)、怒江傈僳族自治州瀘水市
杭州市桐廬縣、海南同德縣、上饒市廣豐區(qū)、廣西梧州市藤縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、濰坊市諸城市、邵陽市隆回縣、齊齊哈爾市依安縣、東莞市石碣鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、濮陽市南樂縣、駐馬店市遂平縣、葫蘆島市南票區(qū)、泰安市泰山區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、漢中市佛坪縣、瀘州市合江縣、上饒市廣豐區(qū)
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贛州市寧都縣、德陽市旌陽區(qū)、廣州市增城區(qū)、上饒市鉛山縣、慶陽市環(huán)縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣
益陽市桃江縣、六安市金安區(qū)、甘孜德格縣、文山富寧縣、安順市普定縣
牡丹江市愛民區(qū)、贛州市崇義縣、儋州市大成鎮(zhèn)、廣西欽州市浦北縣、淄博市淄川區(qū)
臺(tái)州市三門縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、岳陽市平江縣、北京市大興區(qū)、湘西州瀘溪縣、紹興市柯橋區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、鄭州市新鄭市、武漢市江漢區(qū)
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廈門市集美區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、樂山市峨邊彝族自治縣、廣西崇左市寧明縣、鞍山市立山區(qū)、衢州市衢江區(qū)
溫州市泰順縣、漳州市華安縣、溫州市平陽縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、九江市共青城市、廣西玉林市陸川縣、常德市臨澧縣
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泰安市東平縣、鹽城市濱?？h、忻州市原平市、延安市子長市、紹興市上虞區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
揚(yáng)州市儀征市、汕尾市城區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、樂山市井研縣、濰坊市安丘市、宜昌市興山縣、宜春市奉新縣、廣州市南沙區(qū)
大連市瓦房店市、廣西柳州市鹿寨縣、宜昌市夷陵區(qū)、宜春市豐城市、甘孜新龍縣、武漢市江岸區(qū)、常州市鐘樓區(qū)、岳陽市岳陽縣、聊城市東阿縣
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成都市雙流區(qū)、牡丹江市穆棱市、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、呂梁市離石區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、瀘州市古藺縣、海西蒙古族德令哈市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、本溪市溪湖區(qū)
許昌市長葛市、南陽市宛城區(qū)、榆林市府谷縣、鞍山市立山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣安市武勝縣、張掖市山丹縣、漳州市南靖縣、阜陽市太和縣
本溪市明山區(qū)、白山市靖宇縣、贛州市瑞金市、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、商丘市柘城縣、連云港市贛榆區(qū)、撫順市順城區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、三明市尤溪縣
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濟(jì)南市萊蕪區(qū)、懷化市芷江侗族自治縣、合肥市肥東縣、撫州市崇仁縣、營口市站前區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、撫順市望花區(qū)、昆明市富民縣、南平市邵武市、鹽城市大豐區(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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