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攀枝花市鹽邊縣、廈門市海滄區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、海南貴德縣、宣城市旌德縣
杭州市拱墅區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、廣西桂林市全州縣、日照市東港區(qū)、海西蒙古族茫崖市、酒泉市金塔縣
南京市高淳區(qū)、文山麻栗坡縣、陽泉市盂縣、韶關(guān)市仁化縣、溫州市洞頭區(qū)、安康市石泉縣、儋州市雅星鎮(zhèn)
海南貴德縣、成都市新都區(qū)、威海市榮成市、濰坊市濰城區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、株洲市醴陵市、齊齊哈爾市訥河市、銅陵市樅陽縣
九江市修水縣、湘西州保靖縣、吉林市蛟河市、福州市晉安區(qū)、遂寧市船山區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、泉州市晉江市、酒泉市瓜州縣、直轄縣天門市、平頂山市魯山縣
哈爾濱市平房區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、武漢市東西湖區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、馬鞍山市和縣、黑河市愛輝區(qū)、十堰市丹江口市
眉山市彭山區(qū)、廣西百色市樂業(yè)縣、南昌市安義縣、成都市成華區(qū)、自貢市大安區(qū)、亳州市譙城區(qū)、金華市蘭溪市、文昌市昌灑鎮(zhèn)
滁州市明光市、宿州市蕭縣、云浮市郁南縣、達(dá)州市渠縣、遵義市匯川區(qū)、雙鴨山市饒河縣、常德市鼎城區(qū)
東莞市高埗鎮(zhèn)、開封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽市鹽亭縣、咸陽市旬邑縣
惠州市惠陽區(qū)、許昌市長葛市、許昌市襄城縣、漢中市佛坪縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、紅河綠春縣、安慶市懷寧縣
咸陽市興平市、韶關(guān)市湞江區(qū)、龍巖市上杭縣、咸陽市武功縣、阜新市清河門區(qū)、郴州市嘉禾縣、德州市夏津縣
哈爾濱市延壽縣、東方市大田鎮(zhèn)、南通市如東縣、晉城市陵川縣、蕪湖市灣沚區(qū)、昭通市巧家縣、廣西來賓市忻城縣
衡陽市祁東縣、宜昌市當(dāng)陽市、洛陽市洛龍區(qū)、黔南長順縣、常州市鐘樓區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、涼山布拖縣、揚(yáng)州市江都區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
福州市連江縣、上海市徐匯區(qū)、晉中市昔陽縣、池州市石臺縣、銅川市王益區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、成都市新津區(qū)、泰州市海陵區(qū)、深圳市羅湖區(qū)
北京市門頭溝區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、許昌市禹州市、昭通市水富市、佳木斯市向陽區(qū)、晉中市介休市、牡丹江市綏芬河市、廣西河池市宜州區(qū)、漳州市漳浦縣
福州市永泰縣、梅州市豐順縣、長沙市望城區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、邵陽市綏寧縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)、蘭州市紅古區(qū)、通化市輝南縣、黃山市祁門縣
茂名市化州市、舟山市嵊泗縣、黔東南劍河縣、杭州市余杭區(qū)、廣西崇左市寧明縣、大同市左云縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、襄陽市南漳縣、大連市瓦房店市、阜陽市阜南縣
十堰市丹江口市、長春市寬城區(qū)、銅川市王益區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、合肥市巢湖市、瓊海市石壁鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、雞西市梨樹區(qū)、昆明市官渡區(qū)、三明市永安市
朝陽市雙塔區(qū)、楚雄大姚縣、吉安市永新縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、呂梁市中陽縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
宿遷市泗洪縣、聊城市臨清市、雞西市恒山區(qū)、長春市雙陽區(qū)、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、酒泉市肅州區(qū)、撫州市宜黃縣、延安市黃龍縣
南昌市西湖區(qū)、佛山市三水區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、肇慶市懷集縣、渭南市合陽縣、洛陽市老城區(qū)、池州市東至縣、昭通市綏江縣、襄陽市老河口市、三明市寧化縣
東莞市橫瀝鎮(zhèn)、濮陽市臺前縣、恩施州建始縣、煙臺市牟平區(qū)、福州市閩侯縣、樂山市井研縣、濟(jì)寧市曲阜市
隴南市禮縣、甘孜道孚縣、紅河個舊市、蘇州市吳中區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、德州市慶云縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
白城市鎮(zhèn)賚縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)、廣州市荔灣區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
德州市禹城市、延安市宜川縣、徐州市沛縣、湛江市吳川市、郴州市宜章縣、吉林市昌邑區(qū)、運(yùn)城市絳縣、廣西崇左市憑祥市、自貢市榮縣、延安市富縣
漳州市南靖縣、海北剛察縣、成都市郫都區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、三明市永安市、安慶市迎江區(qū)、甘孜九龍縣、駐馬店市泌陽縣
大同市云州區(qū)、隴南市康縣、懷化市溆浦縣、日照市東港區(qū)、盤錦市盤山縣、潮州市湘橋區(qū)、伊春市南岔縣、涼山會理市、溫州市樂清市、吉安市永豐縣
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南陽市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽市衡南縣、酒泉市玉門市
廣西南寧市興寧區(qū)、大同市左云縣、廣西崇左市寧明縣、海北門源回族自治縣、沈陽市鐵西區(qū)、黔東南麻江縣、延安市甘泉縣、淄博市臨淄區(qū)、上海市金山區(qū)
龍巖市武平縣、咸陽市武功縣、周口市太康縣、汕頭市潮南區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、黃岡市武穴市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
宜昌市點(diǎn)軍區(qū)、日照市莒縣、張掖市民樂縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、中山市石岐街道、日照市東港區(qū)、商丘市虞城縣、韶關(guān)市始興縣
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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)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(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)型與社會經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
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)科價值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動金融科技發(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，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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