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阜陽市潁州區(qū)、宜賓市興文縣、畢節(jié)市黔西市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、亳州市譙城區(qū)、佛山市禪城區(qū)、郴州市資興市、恩施州咸豐縣
廣西百色市田林縣、張家界市武陵源區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、貴陽市白云區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市永和縣
金華市浦江縣、鎮(zhèn)江市句容市、汕頭市濠江區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、張掖市甘州區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、河源市龍川縣、成都市邛崍市
襄陽市南漳縣、廣西百色市田東縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、宿州市蕭縣、巴中市恩陽區(qū)、寧夏銀川市靈武市、廣西賀州市平桂區(qū)、咸陽市涇陽縣、涼山冕寧縣
東莞市寮步鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、南充市閬中市、昭通市鎮(zhèn)雄縣、楚雄大姚縣、銅仁市萬山區(qū)、廣西來賓市象州縣、湘潭市韶山市
東莞市麻涌鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、廣西玉林市興業(yè)縣、慶陽市正寧縣、泉州市金門縣
黃南同仁市、渭南市臨渭區(qū)、大理漾濞彝族自治縣、寧德市古田縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
無錫市錫山區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、邵陽市隆回縣、昆明市安寧市、亳州市蒙城縣
廈門市集美區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、青島市黃島區(qū)、大連市瓦房店市、海北海晏縣、淮北市杜集區(qū)、東莞市東城街道、甘孜瀘定縣、渭南市蒲城縣
寧夏銀川市西夏區(qū)、宣城市涇縣、涼山甘洛縣、亳州市蒙城縣、張掖市甘州區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣
廈門市同安區(qū)、河源市紫金縣、中山市中山港街道、昆明市安寧市、晉中市左權(quán)縣、西安市閻良區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
黃岡市英山縣、馬鞍山市和縣、白城市通榆縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、杭州市江干區(qū)、洛陽市老城區(qū)、煙臺(tái)市蓬萊區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、上饒市弋陽縣
鐵嶺市銀州區(qū)、葫蘆島市興城市、肇慶市高要區(qū)、五指山市南圣、重慶市沙坪壩區(qū)、重慶市渝中區(qū)
哈爾濱市依蘭縣、荊門市鐘祥市、馬鞍山市和縣、大同市新榮區(qū)、黃岡市羅田縣、杭州市江干區(qū)
大理鶴慶縣、玉溪市峨山彝族自治縣、延安市吳起縣、許昌市建安區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣、杭州市上城區(qū)
南京市棲霞區(qū)、贛州市安遠(yuǎn)縣、無錫市新吳區(qū)、濱州市沾化區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、宜春市豐城市、十堰市鄖陽區(qū)、臺(tái)州市臨海市、天津市南開區(qū)、雙鴨山市饒河縣
煙臺(tái)市福山區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、泰安市泰山區(qū)、嘉興市海鹽縣、重慶市奉節(jié)縣、遼陽市宏偉區(qū)、陽江市陽西縣、亳州市利辛縣、大同市云州區(qū)
荊州市沙市區(qū)、永州市藍(lán)山縣、遼陽市宏偉區(qū)、眉山市丹棱縣、南充市閬中市、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)、吉林市磐石市、安陽市殷都區(qū)
濱州市濱城區(qū)、寶雞市眉縣、九江市瑞昌市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、菏澤市牡丹區(qū)、牡丹江市寧安市
佳木斯市樺川縣、九江市柴桑區(qū)、武漢市新洲區(qū)、荊州市洪湖市、廣西河池市金城江區(qū)
新鄉(xiāng)市輝縣市、黔西南貞豐縣、德州市德城區(qū)、黃岡市羅田縣、安陽市殷都區(qū)、沈陽市康平縣、伊春市嘉蔭縣、黔東南黎平縣、臨汾市安澤縣
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、青島市膠州市、舟山市定海區(qū)、雙鴨山市集賢縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)、武漢市漢南區(qū)、甘南夏河縣、宜春市銅鼓縣
鄭州市中原區(qū)、臨沂市沂南縣、遼源市東豐縣、武威市古浪縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、雞西市雞冠區(qū)
廣西河池市天峨縣、重慶市城口縣、杭州市上城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、佛山市順德區(qū)、宜春市樟樹市、恩施州恩施市、上海市徐匯區(qū)
南通市崇川區(qū)、寶雞市岐山縣、綏化市蘭西縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、重慶市墊江縣
常州市新北區(qū)、長(zhǎng)治市沁縣、安陽市安陽縣、東莞市東城街道、廣西貴港市港南區(qū)、重慶市武隆區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、隨州市廣水市、廣安市武勝縣、三明市永安市
定安縣富文鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣西河池市金城江區(qū)、廣西桂林市靈川縣、中山市南頭鎮(zhèn)、青島市市南區(qū)、重慶市開州區(qū)
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東莞市高埗鎮(zhèn)、開封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽市鹽亭縣、咸陽市旬邑縣
萬寧市山根鎮(zhèn)、汕尾市海豐縣、深圳市坪山區(qū)、三門峽市靈寶市、成都市武侯區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
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晉中市靈石縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、廣西南寧市邕寧區(qū)、武威市民勤縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)
南陽市鎮(zhèn)平縣、咸寧市崇陽縣、成都市溫江區(qū)、阜新市海州區(qū)、遂寧市安居區(qū)
通化市梅河口市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、宜春市奉新縣、宜昌市枝江市、湘西州吉首市、蕪湖市無為市、酒泉市肅州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣
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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(guó)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(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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