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瓊海市龍江鎮(zhèn)、撫順市望花區(qū)、上海市普陀區(qū)、白銀市平川區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、合肥市廬陽區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)
太原市迎澤區(qū)、荊門市東寶區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、廣西欽州市浦北縣、安慶市宜秀區(qū)、宿遷市泗洪縣、黑河市愛輝區(qū)、合肥市廬陽區(qū)
煙臺市龍口市、晉城市高平市、哈爾濱市方正縣、商洛市洛南縣、恩施州巴東縣、黃石市鐵山區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)、阜新市清河門區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
蘭州市西固區(qū)、黔南都勻市、綏化市肇東市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、聊城市莘縣、紅河個舊市、肇慶市端州區(qū)、延安市黃龍縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、雞西市恒山區(qū)、達(dá)州市開江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、德州市陵城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、上饒市弋陽縣、廣西來賓市象州縣、廣西百色市德保縣、洛陽市瀍河回族區(qū)
寧夏固原市原州區(qū)、鄭州市登封市、鞍山市鐵東區(qū)、陽江市陽東區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)、綏化市安達(dá)市、濟(jì)寧市曲阜市
南京市溧水區(qū)、臨高縣臨城鎮(zhèn)、福州市長樂區(qū)、三明市尤溪縣、文山丘北縣、吉安市井岡山市、鶴崗市南山區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、上海市楊浦區(qū)、哈爾濱市木蘭縣
定西市安定區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、煙臺市芝罘區(qū)、大理巍山彝族回族自治縣、長沙市雨花區(qū)、安慶市宿松縣、重慶市大足區(qū)、伊春市鐵力市、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)
周口市西華縣、益陽市資陽區(qū)、潮州市潮安區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、永州市新田縣、太原市萬柏林區(qū)
衢州市江山市、沈陽市康平縣、漳州市平和縣、棗莊市薛城區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、東方市三家鎮(zhèn)
臺州市玉環(huán)市、貴陽市觀山湖區(qū)、七臺河市勃利縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、重慶市南川區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、黃岡市浠水縣、長春市九臺區(qū)
荊州市江陵縣、東莞市南城街道、內(nèi)江市市中區(qū)、大連市莊河市、洛陽市洛龍區(qū)、滁州市定遠(yuǎn)縣、成都市新津區(qū)、大理劍川縣、徐州市泉山區(qū)
綏化市望奎縣、武漢市新洲區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)、泰安市泰山區(qū)、南平市松溪縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、麗江市永勝縣、鎮(zhèn)江市揚中市
涼山昭覺縣、海北祁連縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、甘南夏河縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、佳木斯市富錦市、廣安市武勝縣、杭州市淳安縣
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、佳木斯市湯原縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣、徐州市豐縣、日照市嵐山區(qū)、白山市江源區(qū)、鄭州市登封市、惠州市博羅縣、孝感市云夢縣
上饒市余干縣、杭州市拱墅區(qū)、咸陽市旬邑縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)、上海市閔行區(qū)、蘇州市相城區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、丹東市東港市
松原市扶余市、臨汾市汾西縣、金昌市金川區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)
太原市尖草坪區(qū)、中山市東區(qū)街道、通化市梅河口市、聊城市茌平區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、岳陽市華容縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)
廣西柳州市柳北區(qū)、酒泉市玉門市、延安市子長市、漯河市召陵區(qū)、果洛瑪多縣、湖州市安吉縣、銅仁市印江縣、白銀市白銀區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
南京市棲霞區(qū)、汕尾市城區(qū)、重慶市酉陽縣、駐馬店市確山縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、天水市清水縣、楚雄牟定縣、攀枝花市西區(qū)、永州市冷水灘區(qū)
渭南市合陽縣、廣西柳州市柳城縣、中山市西區(qū)街道、寧夏吳忠市青銅峽市、北京市延慶區(qū)、黃南同仁市、無錫市錫山區(qū)、隴南市禮縣、韶關(guān)市武江區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、黃岡市英山縣、泰州市姜堰區(qū)、宜賓市高縣、銅川市印臺區(qū)、洛陽市嵩縣、商丘市夏邑縣
九江市潯陽區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、青島市市南區(qū)、平頂山市郟縣、銅川市王益區(qū)
恩施州恩施市、銅川市耀州區(qū)、孝感市孝昌縣、宜昌市夷陵區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、呂梁市交城縣
廣西桂林市興安縣、衡陽市雁峰區(qū)、黃岡市武穴市、郴州市汝城縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、哈爾濱市賓縣、海南興?？h
廣西桂林市恭城瑤族自治縣、湘西州保靖縣、吉林市舒蘭市、衡陽市衡東縣、衡陽市雁峰區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、天津市紅橋區(qū)、西安市周至縣、揚州市邗江區(qū)
玉溪市江川區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、贛州市南康區(qū)、湛江市雷州市、南京市秦淮區(qū)
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德陽市羅江區(qū)、沈陽市和平區(qū)、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、九江市彭澤縣、福州市連江縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣
亳州市渦陽縣、株洲市炎陵縣、江門市開平市、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、吉安市永新縣、周口市鄲城縣、三亞市海棠區(qū)、南通市崇川區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
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上海財經(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，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實驗室宣布，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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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)展的熱點與難點。
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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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)提供了堅實的基礎(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)隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，則填補了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實際業(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊將持續(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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