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廣州市從化區(qū)、常德市安鄉(xiāng)縣、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、馬鞍山市花山區(qū)、黔東南天柱縣、綏化市蘭西縣
新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、南充市順慶區(qū)、甘南迭部縣、洛陽(yáng)市老城區(qū)、甘孜康定市、大同市廣靈縣
岳陽(yáng)市云溪區(qū)、晉中市榆社縣、鄂州市華容區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、北京市密云區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、東方市東河鎮(zhèn)、菏澤市曹縣
延邊敦化市、武漢市蔡甸區(qū)、洛陽(yáng)市老城區(qū)、武漢市漢南區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、咸寧市崇陽(yáng)縣、梅州市五華縣、吉安市萬(wàn)安縣
澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、迪慶維西傈僳族自治縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、寶雞市千陽(yáng)縣
揭陽(yáng)市揭東區(qū)、五指山市毛道、珠海市斗門(mén)區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、臨夏和政縣
蘇州市相城區(qū)、雞西市城子河區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、資陽(yáng)市雁江區(qū)、臨夏臨夏市、齊齊哈爾市甘南縣、哈爾濱市香坊區(qū)、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣
莆田市城廂區(qū)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、成都市都江堰市、宿遷市泗陽(yáng)縣、鶴崗市東山區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)、寧波市慈溪市、隴南市康縣
白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、廣西百色市平果市、丹東市元寶區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、晉中市平遙縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、泉州市惠安縣
常州市武進(jìn)區(qū)、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、寧夏石嘴山市平羅縣、海東市化隆回族自治縣、佳木斯市樺南縣、綿陽(yáng)市江油市
贛州市寧都縣、文昌市文教鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、成都市溫江區(qū)、錦州市義縣、中山市南頭鎮(zhèn)
德陽(yáng)市旌陽(yáng)區(qū)、佳木斯市同江市、邵陽(yáng)市邵東市、臨汾市永和縣、甘南瑪曲縣
焦作市沁陽(yáng)市、連云港市灌云縣、德陽(yáng)市羅江區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
西安市灞橋區(qū)、洛陽(yáng)市伊川縣、遵義市仁懷市、昆明市宜良縣、杭州市江干區(qū)、長(zhǎng)治市沁源縣、無(wú)錫市江陰市、榆林市榆陽(yáng)區(qū)
齊齊哈爾市龍江縣、葫蘆島市南票區(qū)、阜陽(yáng)市潁州區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、重慶市北碚區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、德州市慶云縣、安慶市太湖縣
寧波市象山縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、寧德市柘榮縣、蕪湖市南陵縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、肇慶市懷集縣
上海市楊浦區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、六安市舒城縣、盤(pán)錦市大洼區(qū)、淮南市大通區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、武漢市江漢區(qū)、朔州市山陰縣、綏化市安達(dá)市
白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、宿遷市泗陽(yáng)縣、雅安市雨城區(qū)、鞍山市海城市、黔西南貞豐縣、贛州市興國(guó)縣、孝感市孝昌縣、荊州市沙市區(qū)、安陽(yáng)市內(nèi)黃縣、廣西玉林市博白縣
南平市浦城縣、撫州市臨川區(qū)、九江市永修縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、臨滄市鳳慶縣、酒泉市敦煌市
臨沂市臨沭縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、嘉興市嘉善縣、朔州市懷仁市、昆明市晉寧區(qū)、迪慶香格里拉市、自貢市沿灘區(qū)、荊州市石首市、濰坊市昌邑市、鄭州市惠濟(jì)區(qū)
重慶市大渡口區(qū)、德陽(yáng)市中江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、甘孜道孚縣
漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、濰坊市高密市、焦作市馬村區(qū)、四平市鐵西區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、衡陽(yáng)市南岳區(qū)
東方市感城鎮(zhèn)、臨夏臨夏縣、朝陽(yáng)市建平縣、大理巍山彝族回族自治縣、重慶市渝中區(qū)、天津市寶坻區(qū)、廣西百色市德?？h、杭州市蕭山區(qū)、吉安市萬(wàn)安縣、宜春市靖安縣
焦作市中站區(qū)、重慶市南川區(qū)、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、重慶市武隆區(qū)、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、黑河市嫩江市、海西蒙古族茫崖市、泉州市南安市
嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、泉州市金門(mén)縣、咸陽(yáng)市淳化縣、梅州市興寧市、臨汾市大寧縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、湛江市遂溪縣
雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、遵義市湄潭縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、龍巖市永定區(qū)、恩施州巴東縣、廣元市利州區(qū)、運(yùn)城市絳縣、重慶市渝北區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)
寧夏銀川市興慶區(qū)、西雙版納勐?？h、玉溪市澄江市、連云港市連云區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)、長(zhǎng)春市二道區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市福鼎市
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丹東市東港市、孝感市安陸市、東營(yíng)市廣饒縣、無(wú)錫市江陰市、東莞市莞城街道、廣西南寧市良慶區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、甘南卓尼縣
大連市沙河口區(qū)、濟(jì)寧市魚(yú)臺(tái)縣、金昌市金川區(qū)、涼山美姑縣、青島市黃島區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、重慶市大足區(qū)
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綿陽(yáng)市安州區(qū)、三沙市西沙區(qū)、無(wú)錫市江陰市、樂(lè)山市市中區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、渭南市蒲城縣、張家界市桑植縣
陽(yáng)泉市平定縣、運(yùn)城市臨猗縣、漯河市臨潁縣、鹽城市建湖縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)
廣元市昭化區(qū)、成都市郫都區(qū)、開(kāi)封市蘭考縣、杭州市上城區(qū)、昭通市大關(guān)縣、宜昌市秭歸縣
漢中市佛坪縣、寧夏吳忠市青銅峽市、吉林市昌邑區(qū)、北京市平谷區(qū)、周口市商水縣、南充市營(yíng)山縣、株洲市荷塘區(qū)
煙臺(tái)市龍口市、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、焦作市沁陽(yáng)市、寧德市柘榮縣、岳陽(yáng)市臨湘市
九江市廬山市、海南貴南縣、寧波市北侖區(qū)、天水市秦安縣、忻州市岢嵐縣、淄博市博山區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、甘孜理塘縣、通化市梅河口市
牡丹江市東寧市、巴中市南江縣、張掖市民樂(lè)縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、宜昌市伍家崗區(qū)、漯河市源匯區(qū)、宜昌市遠(yuǎn)安縣、韶關(guān)市新豐縣、雙鴨山市寶山區(qū)
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咸陽(yáng)市乾縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、中山市東升鎮(zhèn)、西寧市城中區(qū)、三門(mén)峽市義馬市
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武漢市蔡甸區(qū)、涼山雷波縣、鶴壁市淇縣、濱州市陽(yáng)信縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、湖州市德清縣
南平市延平區(qū)、撫順市望花區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、東方市新龍鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)
湖州市安吉縣、銅仁市松桃苗族自治縣、齊齊哈爾市訥河市、雞西市雞東縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、甘孜雅江縣
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榆林市米脂縣、中山市大涌鎮(zhèn)、楚雄武定縣、濮陽(yáng)市南樂(lè)縣、金華市蘭溪市
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樂(lè)山市沙灣區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、大興安嶺地區(qū)塔河縣、攀枝花市東區(qū)、渭南市華州區(qū)、寧波市鄞州區(qū)
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九江市濂溪區(qū)、臨汾市永和縣、平頂山市魯山縣、南平市邵武市、達(dá)州市開(kāi)江縣、榆林市靖邊縣
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(píng)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(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)估大型語(yǔ)言模型（LLMs）在金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)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(píng)估集進(jìn)行升級(jí)，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(guò)16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)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(cè)試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識(shí)、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(cè)試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過(guò)16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過(guò)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(cè)試”評(píng)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(píng)估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景
Fin-Eval 6.0通過(guò)六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)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(guó)金融AI邁向新高度
大型語(yǔ)言模型雖在通用領(lǐng)域表現(xiàn)卓越，但在高度專(zhuān)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(guó)市場(chǎng)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(píng)估和模型選型依據(jù)。通過(guò)對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)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(píng)估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)、黨委副書(shū)記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)值：一方面為金融監(jiān)管部門(mén)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(kāi)發(fā)指明方向。他指出，此類(lèi)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(cè)評(píng)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(jí)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(píng)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(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入，則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)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(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評(píng)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(lái)，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(píng)測(cè)等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)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(shì)，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(cè)試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)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(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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