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汕頭市南澳縣、馬鞍山市花山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、黔南甕安縣、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、伊春市嘉蔭縣、定安縣定城鎮(zhèn)
焦作市沁陽(yáng)市、黔東南岑鞏縣、綏化市青岡縣、贛州市尋烏縣、雞西市梨樹區(qū)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)
雞西市滴道區(qū)、寧德市屏南縣、伊春市金林區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、南陽(yáng)市新野縣、無錫市梁溪區(qū)、武漢市硚口區(qū)、朔州市平魯區(qū)
涼山喜德縣、十堰市鄖陽(yáng)區(qū)、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、松原市扶余市、太原市小店區(qū)
阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、宿遷市泗洪縣、安陽(yáng)市文峰區(qū)、大同市新榮區(qū)、宜昌市宜都市、楚雄南華縣、呂梁市離石區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、茂名市信宜市
恩施州巴東縣、北京市通州區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣、昭通市威信縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣
營(yíng)口市蓋州市、漯河市召陵區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、上海市金山區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)
蘇州市虎丘區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、岳陽(yáng)市湘陰縣、周口市川匯區(qū)
合肥市蜀山區(qū)、張家界市桑植縣、南陽(yáng)市唐河縣、上海市靜安區(qū)、許昌市長(zhǎng)葛市、曲靖市師宗縣、忻州市岢嵐縣、黔東南天柱縣、江門市蓬江區(qū)
紅河建水縣、濟(jì)寧市鄒城市、哈爾濱市雙城區(qū)、上海市徐匯區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、湘潭市湘鄉(xiāng)市、忻州市原平市、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
孝感市云夢(mèng)縣、畢節(jié)市赫章縣、泰安市肥城市、德州市齊河縣、三亞市天涯區(qū)
甘孜道孚縣、大同市渾源縣、紅河彌勒市、保山市昌寧縣、紅河建水縣
臨汾市安澤縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市綏寧縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、六安市霍邱縣
十堰市竹山縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、雞西市密山市、濱州市惠民縣
廣西崇左市寧明縣、鞍山市立山區(qū)、西寧市城西區(qū)、韶關(guān)市湞江區(qū)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、北京市昌平區(qū)
廣西柳州市柳城縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、宿州市碭山縣、鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、哈爾濱市道里區(qū)、廈門市海滄區(qū)、太原市古交市、廣西桂林市龍勝各族自治縣、臨滄市臨翔區(qū)
吉林市樺甸市、攀枝花市米易縣、南充市儀隴縣、衡陽(yáng)市衡山縣、滁州市南譙區(qū)、黔西南興仁市、白銀市景泰縣
長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)、撫州市臨川區(qū)、吉林市蛟河市、濰坊市臨朐縣、涼山美姑縣、臨沂市費(fèi)縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣
宣城市旌德縣、黔東南臺(tái)江縣、昭通市水富市、合肥市肥東縣、吉安市青原區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、朔州市山陰縣
黃岡市羅田縣、安康市白河縣、延安市延川縣、揚(yáng)州市儀征市、九江市潯陽(yáng)區(qū)、西安市高陵區(qū)
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、淄博市博山區(qū)、西雙版納景洪市、廣西桂林市興安縣、晉中市祁縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣
東莞市大朗鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)、遵義市習(xí)水縣、邵陽(yáng)市綏寧縣、焦作市溫縣、襄陽(yáng)市南漳縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、黔東南麻江縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、安陽(yáng)市龍安區(qū)
巴中市恩陽(yáng)區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、商洛市柞水縣、大理賓川縣、延安市宜川縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣
蕪湖市鳩江區(qū)、甘南夏河縣、江門市開平市、廣西賀州市平桂區(qū)、北京市延慶區(qū)、南平市延平區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、南昌市青云譜區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、南昌市東湖區(qū)、宣城市績(jī)溪縣、海北剛察縣、西雙版納勐臘縣
西安市新城區(qū)、武漢市漢南區(qū)、自貢市自流井區(qū)、溫州市龍港市、阜陽(yáng)市界首市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、沈陽(yáng)市沈河區(qū)、延安市延川縣、泰安市肥城市、黔東南施秉縣
東方市大田鎮(zhèn)、綏化市海倫市、運(yùn)城市稷山縣、葫蘆島市龍港區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣、南昌市新建區(qū)、湘西州花垣縣、黔南獨(dú)山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、襄陽(yáng)市宜城市
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懷化市芷江侗族自治縣、無錫市濱湖區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、定安縣定城鎮(zhèn)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、臨沂市平邑縣、曲靖市會(huì)澤縣、臨汾市古縣、蘭州市安寧區(qū)
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綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、黔東南黃平縣、洛陽(yáng)市偃師區(qū)、大同市平城區(qū)、青島市城陽(yáng)區(qū)、黃岡市羅田縣、榆林市定邊縣、甘孜甘孜縣、河源市源城區(qū)
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海西蒙古族茫崖市、宜賓市屏山縣、錦州市義縣、紅河開遠(yuǎn)市、渭南市臨渭區(qū)、襄陽(yáng)市襄城區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)
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德州市平原縣、東莞市沙田鎮(zhèn)、東方市東河鎮(zhèn)、重慶市永川區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、深圳市南山區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣、商丘市梁園區(qū)
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渭南市白水縣、中山市南區(qū)街道、呂梁市興縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、茂名市高州市、鹽城市阜寧縣、樂山市峨邊彝族自治縣、南昌市西湖區(qū)
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廣元市青川縣、銅仁市德江縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、甘孜九龍縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)
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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(yǔ)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(yǔ)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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