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新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、漯河市召陵區(qū)、天水市甘谷縣、邵陽市城步苗族自治縣、大慶市龍鳳區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、銅陵市義安區(qū)、天津市濱海新區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、中山市中山港街道、贛州市崇義縣、三門峽市澠池縣、樂山市沙灣區(qū)
淮南市田家庵區(qū)、徐州市睢寧縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、濟(jì)寧市鄒城市、三門峽市盧氏縣、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、無錫市濱湖區(qū)
紅河建水縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、大慶市林甸縣、遼陽市文圣區(qū)、黔南三都水族自治縣、臨汾市古縣、哈爾濱市雙城區(qū)
雙鴨山市四方臺區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、北京市豐臺區(qū)、天水市張家川回族自治縣、廣西柳州市城中區(qū)
三明市沙縣區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣西河池市南丹縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、黃山市黃山區(qū)、廣州市越秀區(qū)
泰州市靖江市、日照市嵐山區(qū)、三明市寧化縣、婁底市婁星區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、遂寧市蓬溪縣、濱州市濱城區(qū)、渭南市華州區(qū)、上海市金山區(qū)
濰坊市昌邑市、渭南市蒲城縣、廣西南寧市興寧區(qū)、定西市渭源縣、綏化市望奎縣、成都市成華區(qū)
畢節(jié)市納雍縣、重慶市永川區(qū)、邵陽市武岡市、鐵嶺市昌圖縣、宜春市高安市、陽江市江城區(qū)
咸寧市通城縣、廣西來賓市合山市、洛陽市澗西區(qū)、廣西崇左市扶綏縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、樂山市沙灣區(qū)、楚雄南華縣
懷化市麻陽苗族自治縣、黔西南普安縣、金華市義烏市、安康市嵐皋縣、天津市薊州區(qū)、盤錦市盤山縣
文昌市錦山鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、廣西北海市合浦縣、南平市政和縣、晉中市介休市、東營市河口區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣
雙鴨山市四方臺區(qū)、上海市浦東新區(qū)、葫蘆島市興城市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、商洛市鎮(zhèn)安縣、重慶市秀山縣、株洲市醴陵市、寧夏中衛(wèi)市海原縣
孝感市孝南區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、咸陽市乾縣、儋州市大成鎮(zhèn)、呂梁市石樓縣、廈門市集美區(qū)、臺州市椒江區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
廣西柳州市柳江區(qū)、天津市紅橋區(qū)、晉城市高平市、常州市天寧區(qū)、宿州市靈璧縣
肇慶市高要區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、宣城市郎溪縣、日照市嵐山區(qū)、宿遷市泗洪縣、銅陵市義安區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、佛山市三水區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣西桂林市雁山區(qū)
寶雞市鳳縣、樂山市峨邊彝族自治縣、貴陽市南明區(qū)、金華市武義縣、溫州市龍灣區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)、贛州市章貢區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)
大理鶴慶縣、楚雄祿豐市、信陽市淮濱縣、攀枝花市西區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、綏化市海倫市、湘潭市湘鄉(xiāng)市、晉中市榆社縣、晉城市沁水縣、天水市秦州區(qū)
陽泉市城區(qū)、天津市靜海區(qū)、商丘市柘城縣、淄博市周村區(qū)、果洛久治縣
重慶市開州區(qū)、運(yùn)城市萬榮縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、呂梁市嵐縣、株洲市淥口區(qū)、臨汾市浮山縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、攀枝花市東區(qū)
四平市伊通滿族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、臨夏臨夏縣、內(nèi)江市資中縣
湘西州古丈縣、衡陽市珠暉區(qū)、邵陽市新寧縣、宜昌市伍家崗區(qū)、安康市平利縣、廣州市增城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、惠州市龍門縣
合肥市肥西縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、贛州市于都縣、開封市禹王臺區(qū)、沈陽市康平縣、濰坊市昌樂縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、宿遷市泗陽縣
成都市邛崍市、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、涼山喜德縣、內(nèi)江市東興區(qū)、永州市藍(lán)山縣
重慶市酉陽縣、曲靖市宣威市、畢節(jié)市大方縣、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、新余市渝水區(qū)、寧德市福鼎市、贛州市尋烏縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、錦州市北鎮(zhèn)市
廣西賀州市富川瑤族自治縣、陽江市陽春市、海東市平安區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、合肥市包河區(qū)、無錫市錫山區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)
荊門市掇刀區(qū)、西雙版納勐?？h、廣州市番禺區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、撫順市望花區(qū)、曲靖市會澤縣、中山市南頭鎮(zhèn)、攀枝花市東區(qū)
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株洲市荷塘區(qū)、黔南惠水縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、濟(jì)寧市汶上縣、吉林市蛟河市、曲靖市會澤縣、涼山普格縣
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郴州市安仁縣、廣西河池市鳳山縣、臨汾市大寧縣、信陽市息縣、徐州市賈汪區(qū)、榆林市佳縣、濮陽市南樂縣、臨汾市隰縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、淮安市漣水縣
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廣西玉林市博白縣、蕪湖市無為市、平頂山市石龍區(qū)、廣西桂林市資源縣、通化市輝南縣、重慶市合川區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、六安市裕安區(qū)、延安市黃陵縣
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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(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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