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宜春市靖安縣、成都市邛崍市、邵陽(yáng)市隆回縣、十堰市竹山縣、大理彌渡縣、福州市連江縣、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、南通市啟東市、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)
鄂州市華容區(qū)、廣州市花都區(qū)、三門峽市靈寶市、衡陽(yáng)市衡山縣、定西市渭源縣、忻州市保德縣、南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、雙鴨山市寶山區(qū)
韶關(guān)市始興縣、營(yíng)口市西市區(qū)、榆林市靖邊縣、吉安市吉州區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、海北剛察縣
周口市西華縣、益陽(yáng)市資陽(yáng)區(qū)、潮州市潮安區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、永州市新田縣、太原市萬(wàn)柏林區(qū)
濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、廣西欽州市浦北縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、鹽城市東臺(tái)市、西雙版納勐臘縣、遵義市桐梓縣、駐馬店市汝南縣、廣西崇左市天等縣、中山市民眾鎮(zhèn)
達(dá)州市通川區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、寧夏固原市涇源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、鶴崗市蘿北縣、綿陽(yáng)市北川羌族自治縣、廣州市白云區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)
遵義市湄潭縣、廣州市白云區(qū)、安康市石泉縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽(yáng)縣、榆林市佳縣、臨沂市平邑縣
昆明市晉寧區(qū)、延安市黃龍縣、咸陽(yáng)市彬州市、白銀市景泰縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、蚌埠市五河縣、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、韶關(guān)市樂昌市
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、信陽(yáng)市光山縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
鹽城市亭湖區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、廣西百色市平果市、大理賓川縣、菏澤市定陶區(qū)、榆林市米脂縣
新鄉(xiāng)市原陽(yáng)縣、泉州市晉江市、通化市梅河口市、漳州市漳浦縣、廣西百色市田林縣
天津市和平區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、河源市龍川縣、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、武威市民勤縣
天津市南開區(qū)、臨汾市古縣、北京市大興區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、撫順市東洲區(qū)、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣
儋州市木棠鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)、酒泉市肅州區(qū)、平頂山市寶豐縣、四平市鐵西區(qū)、湘潭市韶山市、惠州市博羅縣、江門市臺(tái)山市
宜春市高安市、湘潭市岳塘區(qū)、隨州市曾都區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、隴南市徽縣
大同市陽(yáng)高縣、臨夏和政縣、撫州市樂安縣、蘇州市吳中區(qū)、泰安市新泰市、銅仁市江口縣、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、煙臺(tái)市棲霞市
濟(jì)南市平陰縣、西雙版納勐臘縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、臨汾市翼城縣、嘉興市海寧市
北京市延慶區(qū)、大連市金州區(qū)、九江市永修縣、安慶市懷寧縣、晉城市陽(yáng)城縣
宣城市涇縣、渭南市韓城市、濟(jì)南市市中區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、汕頭市金平區(qū)、鞍山市海城市、成都市青羊區(qū)、汕頭市潮南區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、日照市五蓮縣、哈爾濱市道外區(qū)、綏化市肇東市、黃岡市黃州區(qū)
成都市都江堰市、鶴壁市?？h、廣西桂林市龍勝各族自治縣、五指山市毛陽(yáng)、廣州市南沙區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、四平市梨樹縣、漢中市佛坪縣、丹東市元寶區(qū)、黔南羅甸縣
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廣西柳州市融水苗族自治縣、慶陽(yáng)市華池縣、錦州市黑山縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、鶴壁市浚縣、衡陽(yáng)市衡南縣、臨沂市蘭山區(qū)
杭州市拱墅區(qū)、黔南甕安縣、慶陽(yáng)市慶城縣、晉中市太谷區(qū)、遼陽(yáng)市文圣區(qū)、曲靖市師宗縣、重慶市萬(wàn)州區(qū)、齊齊哈爾市富?？h、遼源市龍山區(qū)
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海口市秀英區(qū)、鷹潭市貴溪市、漳州市龍文區(qū)、淄博市淄川區(qū)、阜新市清河門區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、中山市東鳳鎮(zhèn)、盤錦市大洼區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
商丘市寧陵縣、五指山市毛陽(yáng)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、廣西防城港市防城區(qū)、天水市秦州區(qū)、濰坊市壽光市、廣西玉林市玉州區(qū)、江門市恩平市、甘孜爐霍縣
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哈爾濱市五常市、孝感市漢川市、昭通市彝良縣、聊城市冠縣、杭州市桐廬縣、鄭州市新鄭市
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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(yǔ)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(yǔ)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(lái)，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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