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甘孜丹巴縣、重慶市北碚區(qū)、駐馬店市遂平縣、安慶市太湖縣、徐州市沛縣、雅安市名山區(qū)
東莞市東城街道、益陽市沅江市、臨汾市洪洞縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、宜春市樟樹市、平?jīng)鍪腥A亭縣、安陽市龍安區(qū)
衢州市龍游縣、滁州市瑯琊區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、撫順市順城區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、天津市寶坻區(qū)
哈爾濱市阿城區(qū)、濰坊市青州市、陽泉市平定縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、佳木斯市樺川縣
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市銀州區(qū)、新余市分宜縣、安慶市望江縣、安慶市潛山市、洛陽市欒川縣、開封市通許縣、運(yùn)城市絳縣
淮安市淮陰區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、楚雄姚安縣、撫州市金溪縣、榆林市定邊縣、晉中市祁縣、襄陽市?？悼h、黔南龍里縣、深圳市福田區(qū)
遼陽市弓長嶺區(qū)、涼山昭覺縣、晉中市平遙縣、廣元市朝天區(qū)、淮安市清江浦區(qū)、黔西南安龍縣、松原市扶余市
白銀市平川區(qū)、西寧市城東區(qū)、黃岡市蘄春縣、定西市隴西縣、齊齊哈爾市甘南縣、撫州市崇仁縣、伊春市嘉蔭縣
晉城市陽城縣、駐馬店市驛城區(qū)、達(dá)州市萬源市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、三明市清流縣、金華市磐安縣、寶雞市麟游縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
宜昌市秭歸縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市輝縣市、普洱市思茅區(qū)、贛州市會(huì)昌縣
煙臺市福山區(qū)、黔東南天柱縣、郴州市蘇仙區(qū)、荊州市松滋市、周口市西華縣、果洛達(dá)日縣
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、大同市云岡區(qū)、廣州市增城區(qū)、邵陽市綏寧縣、遵義市湄潭縣
松原市乾安縣、湖州市安吉縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、酒泉市金塔縣、深圳市福田區(qū)、黔東南丹寨縣、馬鞍山市雨山區(qū)、青島市市北區(qū)
武漢市東西湖區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、巴中市恩陽區(qū)、遵義市桐梓縣、天水市秦州區(qū)、淮北市相山區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、忻州市五寨縣、貴陽市云巖區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)
東莞市塘廈鎮(zhèn)、平頂山市郟縣、吉安市井岡山市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、長治市沁源縣、雞西市雞冠區(qū)
汕頭市澄海區(qū)、銅川市王益區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、延安市寶塔區(qū)、張家界市桑植縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣
成都市都江堰市、忻州市寧武縣、宜昌市猇亭區(qū)、洛陽市宜陽縣、湛江市遂溪縣、開封市龍亭區(qū)、玉樹玉樹市、臨汾市隰縣、邵陽市北塔區(qū)
遵義市正安縣、濰坊市安丘市、景德鎮(zhèn)市樂平市、益陽市南縣、寧夏固原市西吉縣
臨汾市翼城縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、十堰市竹山縣、大同市平城區(qū)、直轄縣仙桃市
通化市二道江區(qū)、白銀市景泰縣、商洛市柞水縣、杭州市濱江區(qū)、韶關(guān)市南雄市、天津市濱海新區(qū)、咸寧市赤壁市、鶴壁市山城區(qū)
本溪市平山區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、東莞市清溪鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣
漳州市龍文區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、呂梁市石樓縣、泉州市惠安縣、攀枝花市鹽邊縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
邵陽市新寧縣、安慶市懷寧縣、煙臺市福山區(qū)、九江市湖口縣、連云港市贛榆區(qū)、寶雞市眉縣
巴中市南江縣、馬鞍山市博望區(qū)、涼山美姑縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、錦州市凌河區(qū)、無錫市惠山區(qū)、濰坊市青州市、臨汾市浮山縣、淮南市壽縣
溫州市泰順縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、懷化市芷江侗族自治縣、忻州市寧武縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、荊門市沙洋縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、岳陽市平江縣
滁州市瑯琊區(qū)、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、撫州市資溪縣、廣西梧州市蒙山縣、臨汾市安澤縣、三門峽市湖濱區(qū)、南充市順慶區(qū)
定西市岷縣、泉州市洛江區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、德陽市廣漢市、廈門市湖里區(qū)、張掖市山丹縣、北京市門頭溝區(qū)、上饒市余干縣、開封市蘭考縣
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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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評估大型語言模型（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評估集進(jìn)行升級，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)對高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評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)測試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識、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)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評估的廣度與深度，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)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評估，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)者之間的良性競爭與合作，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)域大模型評測體系具有雙重價(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。
測評團(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)性測試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評測”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評估體系更加全面、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)與智能體評測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評測框架，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，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)測試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識邊界。同時(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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