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濟(jì)寧市嘉祥縣、漳州市漳浦縣、邵陽市邵陽縣、安康市寧陜縣、綿陽市梓潼縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、南昌市進(jìn)賢縣
文山硯山縣、常德市津市市、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、大同市廣靈縣、上海市崇明區(qū)、海東市平安區(qū)、荊州市荊州區(qū)、煙臺市棲霞市
重慶市秀山縣、遵義市習(xí)水縣、陽泉市平定縣、孝感市安陸市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、安康市石泉縣、臨滄市臨翔區(qū)
南平市武夷山市、廣州市白云區(qū)、莆田市涵江區(qū)、長沙市望城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、黔東南麻江縣
肇慶市德慶縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、銅仁市萬山區(qū)、九江市廬山市、東方市八所鎮(zhèn)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)
黔南長順縣、南平市建陽區(qū)、商丘市民權(quán)縣、綿陽市江油市、寧德市周寧縣、濰坊市昌邑市、中山市五桂山街道、咸陽市彬州市、儋州市中和鎮(zhèn)
大慶市肇州縣、青島市城陽區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、自貢市大安區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗
哈爾濱市南崗區(qū)、上海市嘉定區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、長沙市望城區(qū)、鶴崗市興山區(qū)
東莞市南城街道、鄭州市二七區(qū)、麗水市松陽縣、湘西州古丈縣、伊春市烏翠區(qū)
隴南市成縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、延邊和龍市、日照市嵐山區(qū)、延安市黃陵縣、西安市灞橋區(qū)、阜新市太平區(qū)、臨夏和政縣
六安市霍山縣、北京市朝陽區(qū)、宣城市郎溪縣、廣西百色市平果市、東營市廣饒縣、呂梁市汾陽市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、紅河建水縣
廣西賀州市昭平縣、延安市甘泉縣、肇慶市四會市、株洲市茶陵縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、宜賓市長寧縣、德州市德城區(qū)
漯河市召陵區(qū)、萬寧市長豐鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)、沈陽市康平縣、無錫市新吳區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)
儋州市和慶鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、鶴崗市向陽區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、贛州市章貢區(qū)、滁州市南譙區(qū)、德州市禹城市、瓊海市龍江鎮(zhèn)
東莞市厚街鎮(zhèn)、紹興市上虞區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、成都市新津區(qū)、佛山市三水區(qū)、孝感市漢川市、楚雄楚雄市、黑河市遜克縣
玉溪市華寧縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、保山市昌寧縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、文昌市文城鎮(zhèn)、安慶市懷寧縣、威海市文登區(qū)、甘南卓尼縣
綿陽市安州區(qū)、三沙市西沙區(qū)、無錫市江陰市、樂山市市中區(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
廣西柳州市柳北區(qū)、長治市潞州區(qū)、呂梁市交城縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、福州市永泰縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣
潮州市潮安區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、銅陵市郊區(qū)、廣西桂林市資源縣、昆明市石林彝族自治縣、天津市靜海區(qū)、臨沂市羅莊區(qū)
濟(jì)南市長清區(qū)、濮陽市濮陽縣、婁底市新化縣、臺州市椒江區(qū)、漯河市舞陽縣、黃石市大冶市
榆林市米脂縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市臨沭縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、長沙市開福區(qū)、周口市太康縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、廣西桂林市永?？h、文昌市文教鎮(zhèn)
漢中市佛坪縣、漳州市詔安縣、宜賓市長寧縣、朔州市懷仁市、涼山普格縣
淮安市淮陰區(qū)、長春市綠園區(qū)、湖州市德清縣、樂山市峨邊彝族自治縣、重慶市巴南區(qū)、黃石市陽新縣
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哈爾濱市松北區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、滁州市天長市、貴陽市清鎮(zhèn)市、南平市松溪縣、咸陽市旬邑縣、甘孜白玉縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、運(yùn)城市新絳縣
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濟(jì)南市商河縣、上饒市廣豐區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、南昌市西湖區(qū)、菏澤市成武縣、大連市中山區(qū)、廣西崇左市大新縣、商丘市夏邑縣、成都市都江堰市、鎮(zhèn)江市丹陽市
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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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