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揚(yáng)州市江都區(qū)、鶴崗市蘿北縣、果洛甘德縣、梅州市梅江區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、衢州市龍游縣、鶴崗市綏濱縣
廣西百色市西林縣、齊齊哈爾市富?？h、甘孜新龍縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)
長治市潞州區(qū)、佳木斯市樺川縣、惠州市惠東縣、南京市秦淮區(qū)、合肥市廬江縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、六安市霍山縣
綏化市青岡縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、楚雄祿豐市、佛山市高明區(qū)
合肥市廬陽區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、隨州市廣水市、天津市北辰區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、中山市神灣鎮(zhèn)、黔南龍里縣
孝感市大悟縣、重慶市墊江縣、茂名市化州市、岳陽市平江縣、銅仁市德江縣、麗水市縉云縣、大同市廣靈縣、咸寧市嘉魚縣、三明市泰寧縣、邵陽市邵東市
十堰市張灣區(qū)、深圳市寶安區(qū)、廣西桂林市灌陽縣、廣西百色市田東縣、撫順市撫順縣、儋州市大成鎮(zhèn)、恩施州來鳳縣、十堰市房縣、廣安市武勝縣
涼山美姑縣、洛陽市宜陽縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)、衢州市龍游縣、甘孜瀘定縣、廣西百色市右江區(qū)
陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、青島市平度市、吉林市蛟河市、隴南市武都區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、武漢市黃陂區(qū)、牡丹江市東寧市
昭通市昭陽區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、婁底市漣源市、舟山市嵊泗縣、青島市膠州市、麗水市云和縣、綏化市明水縣、周口市川匯區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、安陽市安陽縣
臨汾市吉縣、黔西南興仁市、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、渭南市韓城市、上海市徐匯區(qū)、潮州市湘橋區(qū)
馬鞍山市當(dāng)涂縣、瀘州市瀘縣、佛山市南海區(qū)、梅州市大埔縣、廣西南寧市江南區(qū)、宿遷市泗陽縣、焦作市山陽區(qū)、煙臺市棲霞市、上饒市婺源縣、重慶市渝北區(qū)
安慶市懷寧縣、呂梁市離石區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、臨汾市吉縣、廣西北海市銀海區(qū)
肇慶市端州區(qū)、撫順市東洲區(qū)、遵義市正安縣、廣西梧州市蒼梧縣、淮北市烈山區(qū)、晉中市和順縣
吉安市峽江縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、韶關(guān)市新豐縣、眉山市仁壽縣、隨州市隨縣、畢節(jié)市金沙縣、濱州市沾化區(qū)
廣西梧州市龍圩區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、菏澤市鄆城縣
定西市岷縣、棗莊市市中區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、北京市大興區(qū)、咸陽市三原縣、鶴崗市南山區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、陽江市陽東區(qū)
西安市新城區(qū)、武漢市漢南區(qū)、自貢市自流井區(qū)、溫州市龍港市、阜陽市界首市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、沈陽市沈河區(qū)、延安市延川縣、泰安市肥城市、黔東南施秉縣
昆明市東川區(qū)、湖州市安吉縣、重慶市沙坪壩區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、溫州市泰順縣、隴南市宕昌縣、德州市德城區(qū)、白城市洮北區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、呂梁市交城縣、贛州市龍南市、三明市三元區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、廣西玉林市博白縣、麗水市松陽縣、重慶市武隆區(qū)、廣西桂林市平樂縣
西安市未央?yún)^(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、麗江市華坪縣、郴州市桂陽縣、南陽市西峽縣、昆明市五華區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、大同市新榮區(qū)、天津市寶坻區(qū)
重慶市大足區(qū)、漳州市華安縣、南昌市新建區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、青島市市北區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、紅河彌勒市、運(yùn)城市聞喜縣、深圳市光明區(qū)
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菏澤市鄆城縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、益陽市安化縣、常德市桃源縣、汕頭市南澳縣
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呂梁市文水縣、綏化市綏棱縣、邵陽市新寧縣、無錫市濱湖區(qū)、菏澤市單縣
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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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