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上海市浦東新區(qū)、九江市湖口縣、文昌市重興鎮(zhèn)、運城市萬榮縣、宿州市蕭縣
臨沂市費縣、榆林市神木市、佳木斯市樺南縣、蘇州市常熟市、東方市感城鎮(zhèn)、蚌埠市禹會區(qū)、西寧市城中區(qū)、鞍山市千山區(qū)
三門峽市義馬市、鞍山市千山區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、合肥市瑤海區(qū)
遵義市播州區(qū)、鶴崗市蘿北縣、黔南龍里縣、黔西南普安縣、太原市晉源區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、錦州市太和區(qū)、衢州市衢江區(qū)、樂山市犍為縣
文昌市鋪前鎮(zhèn)、延安市安塞區(qū)、金華市金東區(qū)、黔東南凱里市、茂名市信宜市、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、平頂山市郟縣
徐州市泉山區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廈門市思明區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、湖州市安吉縣、大理南澗彝族自治縣
河源市和平縣、十堰市竹溪縣、菏澤市鄆城縣、濟南市鋼城區(qū)、重慶市豐都縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、寶雞市鳳翔區(qū)、益陽市沅江市、楚雄元謀縣
六安市霍山縣、哈爾濱市依蘭縣、黔東南臺江縣、清遠市連州市、銅仁市石阡縣
黔東南鎮(zhèn)遠縣、瀘州市瀘縣、鄂州市梁子湖區(qū)、上海市楊浦區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、江門市鶴山市、廣西百色市靖西市
泰安市東平縣、鹽城市濱海縣、忻州市原平市、延安市子長市、紹興市上虞區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、吉安市青原區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、隴南市文縣、荊州市洪湖市、達州市渠縣、臨汾市浮山縣
天津市武清區(qū)、吉林市船營區(qū)、伊春市大箐山縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、儋州市東成鎮(zhèn)、淄博市周村區(qū)、漳州市龍文區(qū)、自貢市富順縣
臨高縣南寶鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣、南平市浦城縣、江門市恩平市、昆明市宜良縣、慶陽市合水縣、佳木斯市撫遠市、徐州市賈汪區(qū)、上海市浦東新區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
安康市漢濱區(qū)、南京市棲霞區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、汕尾市城區(qū)、呂梁市汾陽市、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、清遠市清新區(qū)
廣西桂林市陽朔縣、丹東市振興區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、松原市乾安縣、上饒市信州區(qū)、遵義市正安縣、鶴崗市蘿北縣、黑河市五大連池市、太原市陽曲縣、海西蒙古族茫崖市
黑河市五大連池市、新鄉(xiāng)市輝縣市、定西市渭源縣、蘭州市西固區(qū)、嘉興市海鹽縣、阜新市太平區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、本溪市平山區(qū)
隴南市西和縣、龍巖市永定區(qū)、盤錦市盤山縣、信陽市商城縣、鄭州市上街區(qū)、延安市吳起縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、安慶市岳西縣、臨汾市永和縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗
黔東南榕江縣、宿州市碭山縣、臨沂市蒙陰縣、天水市清水縣、大慶市讓胡路區(qū)、銅仁市印江縣、蘇州市姑蘇區(qū)、甘孜石渠縣、寧波市鄞州區(qū)
沈陽市渾南區(qū)、涼山布拖縣、普洱市西盟佤族自治縣、南充市蓬安縣、牡丹江市西安區(qū)
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樂山市馬邊彝族自治縣、信陽市浉河區(qū)、湘潭市湘鄉(xiāng)市、聊城市臨清市、肇慶市德慶縣、蘭州市西固區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)
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上海財經(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，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實驗室宣布，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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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)展的熱點與難點。
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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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)提供了堅實的基礎(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)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財經(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。
測評團隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，則填補了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實際業(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團隊將持續(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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