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荊門市沙洋縣、廣西北海市合浦縣、宿州市蕭縣、寧夏中衛(wèi)市海原縣、天津市北辰區(qū)、溫州市文成縣、呂梁市交城縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)
長(zhǎng)春市綠園區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、遵義市綏陽縣、遂寧市蓬溪縣、宜昌市西陵區(qū)
紹興市柯橋區(qū)、楚雄元謀縣、深圳市南山區(qū)、宜昌市遠(yuǎn)安縣、沈陽市遼中區(qū)、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、西寧市城中區(qū)
澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、天津市紅橋區(qū)、三明市泰寧縣、玉溪市江川區(qū)、珠海市金灣區(qū)、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、松原市乾安縣、齊齊哈爾市龍江縣、遼源市西安區(qū)、白城市大安市
延邊和龍市、濮陽市臺(tái)前縣、海北剛察縣、武漢市漢南區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、安康市漢陰縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、合肥市長(zhǎng)豐縣、南平市延平區(qū)
孝感市云夢(mèng)縣、贛州市安遠(yuǎn)縣、廣西百色市樂業(yè)縣、西寧市城東區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、黃岡市紅安縣、東莞市石碣鎮(zhèn)、大同市左云縣
丹東市振安區(qū)、南京市六合區(qū)、濮陽市濮陽縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、廣西玉林市玉州區(qū)、焦作市武陟縣、珠海市金灣區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、樂山市井研縣
銅川市耀州區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、上海市寶山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、廣西南寧市興寧區(qū)、松原市乾安縣、廣西南寧市隆安縣、海南同德縣
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)
陽泉市平定縣、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)
黃山市黟縣、東莞市常平鎮(zhèn)、武漢市黃陂區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、合肥市巢湖市、廣西柳州市鹿寨縣、銅川市宜君縣
張掖市甘州區(qū)、咸陽市興平市、重慶市武隆區(qū)、泰州市興化市、臨汾市隰縣、日照市五蓮縣、撫州市樂安縣、青島市市北區(qū)
荊門市京山市、昭通市彝良縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、東營市墾利區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、鶴崗市興山區(qū)
蘇州市常熟市、麗江市古城區(qū)、泰安市東平縣、永州市雙牌縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)
樂山市沙灣區(qū)、岳陽市汨羅市、黔東南天柱縣、長(zhǎng)沙市瀏陽市、寶雞市麟游縣、甘南臨潭縣、臨沂市蒙陰縣、益陽市桃江縣
淄博市張店區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、無錫市錫山區(qū)、駐馬店市西平縣、福州市閩清縣
營口市老邊區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、吉林市蛟河市、巴中市平昌縣、忻州市五臺(tái)縣、紹興市新昌縣、忻州市寧武縣、延邊敦化市
沈陽市鐵西區(qū)、荊州市公安縣、洛陽市老城區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
上海市靜安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、長(zhǎng)沙市雨花區(qū)、武威市涼州區(qū)、海西蒙古族格爾木市、溫州市平陽縣、北京市通州區(qū)
定西市漳縣、九江市湖口縣、三門峽市盧氏縣、合肥市廬陽區(qū)、大連市甘井子區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、宜昌市夷陵區(qū)、郴州市汝城縣、九江市潯陽區(qū)
嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、東莞市高埗鎮(zhèn)、文山丘北縣、三門峽市陜州區(qū)、德州市平原縣、東營市利津縣
德州市寧津縣、四平市鐵東區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、伊春市烏翠區(qū)、黔南龍里縣、濟(jì)寧市曲阜市
黔南平塘縣、呂梁市臨縣、牡丹江市愛民區(qū)、安慶市岳西縣、自貢市大安區(qū)、本溪市明山區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、黔南龍里縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗
紹興市越城區(qū)、湛江市徐聞縣、黔南長(zhǎng)順縣、黔南平塘縣、深圳市坪山區(qū)、宿州市靈璧縣、泰州市高港區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、六安市霍山縣
福州市閩侯縣、開封市鼓樓區(qū)、永州市道縣、忻州市忻府區(qū)、連云港市海州區(qū)、廣西賀州市八步區(qū)、本溪市明山區(qū)
隴南市文縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、遂寧市大英縣、寧夏銀川市靈武市、南昌市西湖區(qū)、十堰市竹溪縣、咸寧市通城縣
哈爾濱市雙城區(qū)、臨沂市蒙陰縣、贛州市南康區(qū)、洛陽市伊川縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、晉中市和順縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、天津市河西區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、汕尾市陸河縣
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臨滄市滄源佤族自治縣、淮南市田家庵區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
九江市瑞昌市、錦州市凌海市、大興安嶺地區(qū)漠河市、九江市武寧縣、楚雄姚安縣、眉山市丹棱縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、黃山市黟縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)
甘孜新龍縣、滁州市來安縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、雞西市滴道區(qū)、廣州市白云區(qū)、阜陽市太和縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、鷹潭市貴溪市、廣西百色市德?？h
臨夏康樂縣、濟(jì)寧市梁山縣、內(nèi)江市資中縣、肇慶市高要區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、杭州市拱墅區(qū)
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信陽市平橋區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、黔西南貞豐縣、泰安市新泰市、寧德市霞浦縣
濮陽市臺(tái)前縣、文山文山市、南平市延平區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、淮北市杜集區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)
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甘南臨潭縣、?？谑行阌^(qū)、上海市崇明區(qū)、商丘市夏邑縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、宜春市銅鼓縣
棗莊市滕州市、萬寧市山根鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、重慶市武隆區(qū)、贛州市寧都縣、臨汾市曲沃縣
張家界市永定區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、五指山市毛陽、大理劍川縣、徐州市沛縣
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雙鴨山市嶺東區(qū)、上海市金山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、廣西百色市右江區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、廣西河池市南丹縣、平?jīng)鍪袥艽h、廣西百色市靖西市
呂梁市交城縣、汕頭市南澳縣、玉溪市華寧縣、海北海晏縣、咸寧市通山縣
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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(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(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16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(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(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(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(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，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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