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內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、廈門市翔安區(qū)、鐵嶺市西豐縣、攀枝花市仁和區(qū)、西安市藍(lán)田縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
重慶市大渡口區(qū)、德陽市中江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、甘孜道孚縣
株洲市淥口區(qū)、四平市鐵西區(qū)、忻州市五寨縣、盤錦市盤山縣、黃石市黃石港區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、三明市建寧縣、天津市津南區(qū)、嘉興市嘉善縣
阿壩藏族羌族自治州汶川縣、四平市伊通滿族自治縣、重慶市涪陵區(qū)、慶陽市慶城縣、貴陽市南明區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、濰坊市青州市
廣西南寧市橫州市、嘉興市桐鄉(xiāng)市、濰坊市奎文區(qū)、大理云龍縣、廣州市海珠區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、安慶市桐城市、直轄縣潛江市
西安市臨潼區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣安市華鎣市、朝陽市雙塔區(qū)、寶雞市眉縣
泉州市晉江市、溫州市平陽縣、廣西北海市合浦縣、雅安市名山區(qū)、樂山市夾江縣、駐馬店市確山縣、廣西百色市田陽區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣
保山市龍陵縣、南京市建鄴區(qū)、河源市紫金縣、臨汾市洪洞縣、濮陽市濮陽縣、宜賓市屏山縣
肇慶市德慶縣、宿州市碭山縣、宿州市靈璧縣、舟山市嵊泗縣、廣西百色市田東縣、深圳市光明區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣、吉安市井岡山市
廣西梧州市岑溪市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、黔東南黎平縣、三明市沙縣區(qū)
涼山金陽縣、黃山市休寧縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、朝陽市建平縣、上饒市德興市、果洛瑪多縣、定西市臨洮縣、黔西南貞豐縣、溫州市平陽縣
東莞市麻涌鎮(zhèn)、汕頭市濠江區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、珠海市金灣區(qū)、雞西市雞東縣
渭南市澄城縣、三門峽市盧氏縣、湛江市坡頭區(qū)、濟(jì)南市商河縣、中山市民眾鎮(zhèn)
遵義市仁懷市、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)寧市曲阜市、定安縣黃竹鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)、江門市鶴山市、樂山市井研縣、海口市龍華區(qū)、池州市石臺(tái)縣、楚雄元謀縣
西寧市大通回族土族自治縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、宜昌市西陵區(qū)、泉州市惠安縣、三沙市西沙區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、延安市安塞區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、定西市臨洮縣
信陽市商城縣、天水市清水縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、合肥市廬陽區(qū)、保山市施甸縣、株洲市石峰區(qū)、咸寧市嘉魚縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
荊州市監(jiān)利市、菏澤市牡丹區(qū)、鞍山市立山區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、昆明市安寧市
邵陽市新邵縣、瀘州市瀘縣、杭州市蕭山區(qū)、西雙版納景洪市、北京市通州區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、淮北市相山區(qū)
甘孜得榮縣、中山市黃圃鎮(zhèn)、永州市東安縣、黔南長順縣、鶴壁市浚縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣
連云港市贛榆區(qū)、松原市長嶺縣、大連市西崗區(qū)、寧德市福安市、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
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武漢市洪山區(qū)、重慶市云陽縣、佳木斯市郊區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、海北門源回族自治縣
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上海市嘉定區(qū)、亳州市蒙城縣、保山市隆陽區(qū)、鶴壁市淇縣、廣西防城港市港口區(qū)、佳木斯市富錦市
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河源市紫金縣、瀘州市合江縣、煙臺(tái)市龍口市、安慶市岳西縣、河源市和平縣、達(dá)州市開江縣、廈門市海滄區(qū)、晉中市祁縣、寧德市古田縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)
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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(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(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(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(píng)測”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)測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)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(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(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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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