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寧波市余姚市、淄博市淄川區(qū)、婁底市冷水江市、舟山市普陀區(qū)、威海市榮成市、白山市臨江市
北京市豐臺區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、本溪市溪湖區(qū)、張掖市山丹縣、哈爾濱市延壽縣、泉州市永春縣、信陽市商城縣、懷化市新晃侗族自治縣
延安市延川縣、德州市德城區(qū)、長治市襄垣縣、葫蘆島市建昌縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、吉林市豐滿區(qū)、邵陽市邵東市
東莞市中堂鎮(zhèn)、洛陽市宜陽縣、大理大理市、黃山市屯溪區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、涼山喜德縣、濱州市沾化區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、合肥市肥東縣
天津市東麗區(qū)、焦作市馬村區(qū)、海北門源回族自治縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、黔西南晴隆縣、咸陽市乾縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市
連云港市灌南縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、綿陽市安州區(qū)、運(yùn)城市聞喜縣、果洛達(dá)日縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、太原市婁煩縣、邵陽市洞口縣、海東市平安區(qū)
杭州市富陽區(qū)、恩施州利川市、廣安市前鋒區(qū)、晉中市壽陽縣、長治市黎城縣、武威市涼州區(qū)、廣西南寧市上林縣
安陽市北關(guān)區(qū)、遵義市播州區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、濟(jì)南市平陰縣、丹東市振興區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、廣西來賓市象州縣、玉樹囊謙縣
天津市津南區(qū)、武漢市漢南區(qū)、肇慶市高要區(qū)、金華市磐安縣、廣西貴港市港北區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、西安市新城區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
安陽市林州市、昆明市東川區(qū)、金昌市金川區(qū)、溫州市甌海區(qū)、駐馬店市確山縣、白城市大安市、重慶市南川區(qū)、銅仁市印江縣、黃岡市紅安縣
六盤水市鐘山區(qū)、郴州市宜章縣、文昌市文教鎮(zhèn)、達(dá)州市通川區(qū)、永州市零陵區(qū)
本溪市明山區(qū)、上海市奉賢區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、梅州市梅江區(qū)、廣西百色市德?？h、湘潭市湘鄉(xiāng)市、酒泉市金塔縣
咸陽市淳化縣、麗水市縉云縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、開封市尉氏縣、銅仁市印江縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、漯河市臨潁縣
宜春市樟樹市、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、成都市新都區(qū)、揚(yáng)州市邗江區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、銅川市耀州區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、三明市建寧縣、吉林市磐石市
駐馬店市西平縣、永州市新田縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、懷化市中方縣、漢中市留壩縣
湛江市廉江市、宿遷市宿城區(qū)、焦作市沁陽市、廣州市黃埔區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、駐馬店市平輿縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、西寧市大通回族土族自治縣、南京市玄武區(qū)
周口市項(xiàng)城市、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、東莞市石排鎮(zhèn)、阜陽市阜南縣、黔南荔波縣、重慶市渝北區(qū)、東營市利津縣、白山市撫松縣、焦作市解放區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
湘潭市韶山市、東莞市石龍鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、朔州市平魯區(qū)、蕪湖市南陵縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣
遵義市正安縣、青島市市北區(qū)、平頂山市寶豐縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、常德市武陵區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、許昌市魏都區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、孝感市孝南區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、上海市崇明區(qū)、舟山市定海區(qū)、焦作市解放區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、眉山市青神縣、佛山市南海區(qū)
迪慶香格里拉市、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、黔南三都水族自治縣、上海市楊浦區(qū)、張掖市山丹縣、資陽市樂至縣
重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、肇慶市高要區(qū)、黔西南晴隆縣、黃山市休寧縣、重慶市豐都縣、寧夏吳忠市同心縣
紅河個(gè)舊市、北京市順義區(qū)、朔州市山陰縣、臺州市溫嶺市、梅州市五華縣、海北祁連縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、臨夏臨夏縣、無錫市惠山區(qū)
貴陽市觀山湖區(qū)、南京市高淳區(qū)、安康市石泉縣、哈爾濱市尚志市、濮陽市臺前縣、文山西疇縣
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、贛州市大余縣、伊春市豐林縣、臨滄市滄源佤族自治縣、寶雞市千陽縣、岳陽市君山區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、臨汾市安澤縣、雞西市滴道區(qū)
淄博市周村區(qū)、海北海晏縣、重慶市梁平區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、揚(yáng)州市江都區(qū)、鄂州市華容區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、南通市海門區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
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海西蒙古族茫崖市、綿陽市北川羌族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)
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六安市霍山縣、白城市大安市、撫州市南豐縣、泰安市岱岳區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、益陽市資陽區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
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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(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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