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吉安市新干縣、銅仁市碧江區(qū)、郴州市永興縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、朔州市山陰縣
文山硯山縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、鹽城市東臺市、贛州市全南縣、三門峽市義馬市、邵陽市雙清區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣
中山市西區(qū)街道、菏澤市牡丹區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、吉林市蛟河市、臨沂市臨沭縣、果洛達(dá)日縣、眉山市洪雅縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、許昌市襄城縣、齊齊哈爾市克東縣、連云港市灌云縣、舟山市普陀區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、佛山市三水區(qū)、畢節(jié)市黔西市、延安市洛川縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
上海市長寧區(qū)、黔東南臺江縣、寧夏吳忠市鹽池縣、長春市南關(guān)區(qū)、錦州市黑山縣、無錫市濱湖區(qū)、廣元市朝天區(qū)、白銀市平川區(qū)
深圳市羅湖區(qū)、株洲市攸縣、隴南市兩當(dāng)縣、松原市長嶺縣、周口市西華縣
長治市沁縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、德陽市羅江區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、荊州市江陵縣、深圳市南山區(qū)
長春市南關(guān)區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、海口市秀英區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)
寧夏吳忠市青銅峽市、無錫市新吳區(qū)、邵陽市邵陽縣、濟(jì)寧市梁山縣、紅河建水縣
三門峽市靈寶市、普洱市墨江哈尼族自治縣、菏澤市鄆城縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、平?jīng)鍪袥艽h、雞西市虎林市
陽泉市城區(qū)、周口市淮陽區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、海東市平安區(qū)、晉城市陵川縣
廣西柳州市柳江區(qū)、資陽市安岳縣、遵義市播州區(qū)、保山市施甸縣、黔南龍里縣
煙臺市福山區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、泰安市泰山區(qū)、嘉興市海鹽縣、重慶市奉節(jié)縣、遼陽市宏偉區(qū)、陽江市陽西縣、亳州市利辛縣、大同市云州區(qū)
中山市南頭鎮(zhèn)、常州市天寧區(qū)、郴州市北湖區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、東莞市大朗鎮(zhèn)、呂梁市離石區(qū)
雅安市寶興縣、漢中市西鄉(xiāng)縣、紅河個(gè)舊市、長沙市天心區(qū)、忻州市保德縣、襄陽市樊城區(qū)
贛州市贛縣區(qū)、咸陽市禮泉縣、中山市大涌鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、長治市長子縣、湘西州古丈縣、龍巖市新羅區(qū)、湛江市廉江市、徐州市賈汪區(qū)
中山市中山港街道、鹽城市鹽都區(qū)、貴陽市修文縣、牡丹江市陽明區(qū)、成都市金堂縣、撫順市望花區(qū)、溫州市文成縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、延邊圖們市、南陽市淅川縣
聊城市東昌府區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、荊州市江陵縣、北京市東城區(qū)、麗江市永勝縣
廣西防城港市上思縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、銅川市宜君縣、衡陽市衡陽縣、撫順市撫順縣、黑河市愛輝區(qū)、漳州市云霄縣、青島市城陽區(qū)
呂梁市交口縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、徐州市豐縣、上海市寶山區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣
貴陽市白云區(qū)、延邊龍井市、榆林市榆陽區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、延安市延川縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、長治市屯留區(qū)
牡丹江市穆棱市、邵陽市邵東市、徐州市豐縣、甘孜色達(dá)縣、南通市海門區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、常州市金壇區(qū)
江門市開平市、日照市莒縣、成都市新都區(qū)、泰州市興化市、南通市海安市
南昌市灣里區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、常州市武進(jìn)區(qū)、福州市馬尾區(qū)、臨滄市鳳慶縣、永州市江華瑤族自治縣、廣西梧州市蒙山縣、大理巍山彝族回族自治縣
玉溪市易門縣、臺州市溫嶺市、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、臨滄市鳳慶縣、西寧市城西區(qū)、巴中市通江縣
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廣西桂林市靈川縣、深圳市鹽田區(qū)、寧波市余姚市、濰坊市昌邑市、吉安市遂川縣
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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(gè)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(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(gè)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(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(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(gè)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(huì)更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面，將會(huì)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(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)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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