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大連市西崗區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、重慶市沙坪壩區(qū)、廣元市利州區(qū)
陽泉市城區(qū)、重慶市永川區(qū)、黃岡市黃梅縣、渭南市韓城市、長(zhǎng)春市綠園區(qū)
白山市靖宇縣、重慶市武隆區(qū)、珠海市香洲區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、黔南平塘縣、雅安市漢源縣、呂梁市交口縣、榆林市吳堡縣
孝感市孝南區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、渭南市合陽縣、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、平頂山市湛河區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、無錫市錫山區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
渭南市白水縣、肇慶市德慶縣、衢州市柯城區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、延邊安圖縣
鎮(zhèn)江市丹陽市、湖州市長(zhǎng)興縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、鹽城市響水縣、黔東南錦屏縣、成都市成華區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、甘孜新龍縣、東莞市道滘鎮(zhèn)、盤錦市雙臺(tái)子區(qū)
天津市和平區(qū)、吉安市井岡山市、南陽市南召縣、三明市尤溪縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、榆林市定邊縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、青島市平度市
運(yùn)城市聞喜縣、白城市大安市、濟(jì)寧市泗水縣、湛江市霞山區(qū)、盤錦市盤山縣
新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、儋州市光村鎮(zhèn)、撫州市南豐縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、中山市南區(qū)街道、咸陽市涇陽縣、襄陽市棗陽市、陽泉市盂縣、肇慶市德慶縣、黃石市黃石港區(qū)
玉溪市紅塔區(qū)、延邊汪清縣、瀘州市納溪區(qū)、九江市濂溪區(qū)、淄博市沂源縣
平頂山市汝州市、濱州市沾化區(qū)、紹興市諸暨市、濟(jì)南市商河縣、白銀市平川區(qū)、濰坊市高密市、黃石市陽新縣、六安市金寨縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、泉州市泉港區(qū)、安順市普定縣、廣西貴港市港南區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、黑河市北安市
黔東南從江縣、西雙版納景洪市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、周口市鄲城縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
淮北市烈山區(qū)、深圳市寶安區(qū)、南陽市唐河縣、肇慶市鼎湖區(qū)、衢州市常山縣、海西蒙古族德令哈市、瓊海市長(zhǎng)坡鎮(zhèn)、黃山市休寧縣、?？谑忻捞m區(qū)、郴州市嘉禾縣
泰安市岱岳區(qū)、麗水市遂昌縣、鷹潭市余江區(qū)、樂山市峨眉山市、東莞市塘廈鎮(zhèn)
許昌市禹州市、宜賓市高縣、懷化市溆浦縣、河源市源城區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、蚌埠市蚌山區(qū)、泉州市惠安縣
深圳市鹽田區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、陽泉市盂縣、寧波市江北區(qū)、大同市云州區(qū)
黃山市黃山區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、臨夏臨夏縣、荊門市京山市、九江市廬山市、營(yíng)口市老邊區(qū)、遵義市正安縣、宜賓市高縣
雅安市漢源縣、廣西桂林市七星區(qū)、遼源市龍山區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、德州市寧津縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、甘孜瀘定縣、上海市金山區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、上饒市信州區(qū)
平頂山市魯山縣、達(dá)州市通川區(qū)、佳木斯市湯原縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、南京市棲霞區(qū)
廣西桂林市象山區(qū)、周口市沈丘縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、撫州市資溪縣、哈爾濱市呼蘭區(qū)、巴中市恩陽區(qū)、南昌市安義縣、邵陽市邵陽縣
永州市新田縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、平頂山市魯山縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、淄博市臨淄區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)
南陽市唐河縣、大理大理市、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、漢中市漢臺(tái)區(qū)、紅河紅河縣、廣西賀州市昭平縣
成都市武侯區(qū)、陽泉市平定縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、通化市二道江區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)、蘭州市皋蘭縣、菏澤市巨野縣、甘孜鄉(xiāng)城縣
駐馬店市確山縣、四平市雙遼市、東莞市沙田鎮(zhèn)、吉安市吉水縣、忻州市寧武縣、廈門市思明區(qū)、廣安市武勝縣、云浮市郁南縣
安康市寧陜縣、長(zhǎng)治市沁源縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)、黃石市黃石港區(qū)
畢節(jié)市黔西市、松原市寧江區(qū)、周口市西華縣、鞍山市臺(tái)安縣、銅川市耀州區(qū)、恩施州建始縣、懷化市洪江市、宜春市豐城市、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、天水市麥積區(qū)
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寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、銅仁市思南縣、漢中市勉縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣什玲、廣西柳州市柳南區(qū)
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焦作市博愛縣、萬寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、廣西河池市鳳山縣、宜昌市興山縣、廣西柳州市融安縣
銅川市王益區(qū)、益陽市資陽區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、成都市郫都區(qū)、臨汾市洪洞縣、永州市新田縣、達(dá)州市宣漢縣、眉山市東坡區(qū)、大理賓川縣
大同市左云縣、蘇州市虎丘區(qū)、紅河彌勒市、渭南市大荔縣、十堰市鄖西縣
酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、大同市新榮區(qū)、大理彌渡縣、武漢市漢陽區(qū)、威海市文登區(qū)、太原市小店區(qū)、廣西玉林市博白縣、臺(tái)州市臨海市、安康市鎮(zhèn)坪縣
煙臺(tái)市萊州市、泰安市新泰市、成都市大邑縣、葫蘆島市南票區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、南通市如東縣
溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣
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西安市長(zhǎng)安區(qū)、重慶市巫山縣、渭南市白水縣、大連市金州區(qū)、宜春市奉新縣
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廣西河池市鳳山縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、駐馬店市西平縣、肇慶市德慶縣、宣城市涇縣、黔東南黃平縣、昆明市東川區(qū)、海西蒙古族天峻縣
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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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