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內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、淮北市烈山區(qū)、廣西欽州市浦北縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、太原市萬柏林區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、江門市江海區(qū)、濰坊市昌樂縣
德州市德城區(qū)、寧德市壽寧縣、佛山市三水區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、濮陽市濮陽縣
東營(yíng)市利津縣、咸陽市渭城區(qū)、營(yíng)口市站前區(qū)、南陽市方城縣、?？谑忻捞m區(qū)、營(yíng)口市大石橋市
五指山市通什、咸陽市永壽縣、廈門市同安區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、岳陽市汨羅市
朔州市右玉縣、溫州市龍灣區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、恩施州建始縣、黔西南望謨縣
天津市濱海新區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、西寧市城西區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、廣西北海市銀海區(qū)、聊城市茌平區(qū)、荊門市沙洋縣
廣西河池市東蘭縣、佛山市禪城區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣
宜昌市長(zhǎng)陽土家族自治縣、定西市安定區(qū)、臨汾市蒲縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、武漢市武昌區(qū)、撫州市黎川縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、西安市新城區(qū)、黃南澤庫縣
太原市迎澤區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、廣西來賓市象州縣
晉中市祁縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、中山市南區(qū)街道、宜賓市興文縣、鐵嶺市銀州區(qū)、鶴崗市向陽區(qū)、牡丹江市寧安市、宜賓市長(zhǎng)寧縣、昆明市盤龍區(qū)
福州市倉(cāng)山區(qū)、天津市武清區(qū)、南充市西充縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、延安市宜川縣、寧夏固原市西吉縣、福州市長(zhǎng)樂區(qū)、哈爾濱市延壽縣、丹東市元寶區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)
丹東市元寶區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、大理云龍縣、菏澤市巨野縣、達(dá)州市渠縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、東方市東河鎮(zhèn)、咸寧市通山縣、五指山市毛道、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
沈陽市法庫縣、德州市武城縣、惠州市惠陽區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、金華市武義縣
延安市黃陵縣、延安市安塞區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、韶關(guān)市仁化縣、上饒市信州區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
青島市即墨區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、重慶市璧山區(qū)、隴南市文縣
海北門源回族自治縣、宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、眉山市丹棱縣、臨汾市吉縣、東莞市石排鎮(zhèn)、肇慶市封開縣、蘭州市安寧區(qū)、周口市淮陽區(qū)、銅仁市江口縣
廣西來賓市忻城縣、汕尾市海豐縣、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、儋州市雅星鎮(zhèn)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、徐州市新沂市、平?jīng)鍪谐缧趴h
平頂山市郟縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、濟(jì)寧市曲阜市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、黔東南臺(tái)江縣
長(zhǎng)治市武鄉(xiāng)縣、郴州市嘉禾縣、上海市楊浦區(qū)、亳州市利辛縣、濰坊市壽光市、株洲市攸縣、遂寧市大英縣、大連市西崗區(qū)、鄭州市新鄭市、安康市漢陰縣
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、安康市鎮(zhèn)坪縣、東方市八所鎮(zhèn)、海北祁連縣、昭通市大關(guān)縣、巴中市恩陽區(qū)、阜新市太平區(qū)、白銀市白銀區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、重慶市涪陵區(qū)
東莞市石碣鎮(zhèn)、湘西州保靖縣、文山文山市、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、安慶市望江縣
普洱市瀾滄拉祜族自治縣、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、德州市禹城市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、北京市石景山區(qū)、贛州市章貢區(qū)、邵陽市邵陽縣、聊城市臨清市、攀枝花市西區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)
廣西百色市隆林各族自治縣、東營(yíng)市墾利區(qū)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、河源市龍川縣、海東市樂都區(qū)
牡丹江市西安區(qū)、南通市通州區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、伊春市豐林縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、中山市港口鎮(zhèn)
貴陽市花溪區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、湛江市遂溪縣、德州市陵城區(qū)、永州市零陵區(qū)
泉州市德化縣、南京市棲霞區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、綏化市海倫市、周口市太康縣、珠海市金灣區(qū)、寧夏固原市西吉縣、哈爾濱市依蘭縣、濰坊市壽光市
東莞市南城街道、鄭州市二七區(qū)、麗水市松陽縣、湘西州古丈縣、伊春市烏翠區(qū)
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亳州市蒙城縣、天津市薊州區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、黔東南臺(tái)江縣、雞西市城子河區(qū)、佳木斯市同江市、東莞市石碣鎮(zhèn)、資陽市安岳縣
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懷化市會(huì)同縣、荊州市江陵縣、宣城市郎溪縣、遵義市仁懷市、鄭州市金水區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、平頂山市汝州市
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內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、直轄縣天門市、湘西州永順縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、揭陽市揭西縣、上饒市鉛山縣、黃岡市黃州區(qū)、宿州市蕭縣、黃岡市麻城市、鎮(zhèn)江市丹陽市
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、襄陽市南漳縣、廣西貴港市平南縣、佳木斯市富錦市、忻州市岢嵐縣、雞西市恒山區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、懷化市芷江侗族自治縣
天水市麥積區(qū)、六安市舒城縣、廣西百色市德?？h、上饒市余干縣、昆明市富民縣、楚雄永仁縣、邵陽市新邵縣、周口市鹿邑縣
松原市乾安縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、白山市靖宇縣、永州市冷水灘區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、金華市武義縣、鷹潭市月湖區(qū)
大理永平縣、黔南甕安縣、廣西賀州市平桂區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、邵陽市武岡市、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、德州市陵城區(qū)、咸陽市禮泉縣、黃山市屯溪區(qū)
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東方市三家鎮(zhèn)、衢州市龍游縣、張家界市武陵源區(qū)、玉樹雜多縣、洛陽市澗西區(qū)、泰安市岱岳區(qū)、甘南迭部縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、昆明市石林彝族自治縣
池州市青陽縣、周口市扶溝縣、汕頭市龍湖區(qū)、臨夏康樂縣、延邊敦化市、榆林市榆陽區(qū)
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汕頭市澄海區(qū)、贛州市瑞金市、西安市碑林區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、西安市藍(lán)田縣、廣西百色市右江區(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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