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寧德市福安市、定安縣定城鎮(zhèn)、畢節(jié)市納雍縣、丹東市寬甸滿族自治縣、咸陽(yáng)市旬邑縣
重慶市綦江區(qū)、成都市崇州市、長(zhǎng)春市德惠市、煙臺(tái)市海陽(yáng)市、達(dá)州市開江縣
重慶市豐都縣、上海市虹口區(qū)、衡陽(yáng)市衡東縣、婁底市漣源市、眉山市洪雅縣、淮南市大通區(qū)、龍巖市永定區(qū)、吉安市泰和縣、衢州市龍游縣
上饒市廣信區(qū)、南平市浦城縣、眉山市丹棱縣、遵義市赤水市、大興安嶺地區(qū)漠河市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、湘西州瀘溪縣、蘭州市七里河區(qū)
十堰市竹溪縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、哈爾濱市松北區(qū)、焦作市中站區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、泉州市泉港區(qū)
揚(yáng)州市邗江區(qū)、溫州市永嘉縣、泰安市岱岳區(qū)、常德市武陵區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、重慶市綦江區(qū)、鹽城市響水縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)
齊齊哈爾市龍江縣、平頂山市舞鋼市、樂(lè)東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、忻州市偏關(guān)縣、龍巖市武平縣、梅州市豐順縣
寶雞市太白縣、廣西梧州市萬(wàn)秀區(qū)、廣西柳州市柳城縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、廣西崇左市天等縣、鐵嶺市清河區(qū)、朝陽(yáng)市朝陽(yáng)縣、撫州市金溪縣
永州市江永縣、伊春市鐵力市、南陽(yáng)市鄧州市、黔東南丹寨縣、宜春市高安市
揚(yáng)州市江都區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、溫州市永嘉縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)
漳州市龍海區(qū)、海口市美蘭區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、撫州市金溪縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、六安市葉集區(qū)、梅州市梅縣區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)
濟(jì)寧市任城區(qū)、蘭州市永登縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)西縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、瓊海市大路鎮(zhèn)、廣西桂林市秀峰區(qū)、開封市尉氏縣
酒泉市玉門市、泉州市豐澤區(qū)、定西市通渭縣、吉林市豐滿區(qū)、廣西來(lái)賓市合山市、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、宜昌市猇亭區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、德州市臨邑縣
大同市新榮區(qū)、延邊安圖縣、長(zhǎng)治市沁源縣、海北祁連縣、邵陽(yáng)市武岡市
楚雄永仁縣、南陽(yáng)市臥龍區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、海南共和縣、十堰市丹江口市、菏澤市定陶區(qū)
東營(yíng)市河口區(qū)、大同市云岡區(qū)、鞍山市千山區(qū)、天津市河西區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、重慶市璧山區(qū)、荊門市東寶區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、洛陽(yáng)市西工區(qū)
隴南市文縣、莆田市仙游縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、平頂山市葉縣、成都市錦江區(qū)、通化市柳河縣、湛江市廉江市、天津市和平區(qū)、梅州市大埔縣
銅仁市萬(wàn)山區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、永州市零陵區(qū)、鄭州市中牟縣、永州市江華瑤族自治縣
廣西桂林市疊彩區(qū)、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、溫州市龍港市、東莞市沙田鎮(zhèn)、北京市平谷區(qū)、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、黔東南施秉縣、榆林市橫山區(qū)
安康市漢陰縣、大同市渾源縣、曲靖市羅平縣、漢中市佛坪縣、黃岡市紅安縣、贛州市章貢區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、保山市龍陵縣
武威市涼州區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、南平市建陽(yáng)區(qū)、咸陽(yáng)市興平市
長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、菏澤市鄄城縣、黔南龍里縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、武漢市江夏區(qū)、渭南市潼關(guān)縣、濟(jì)南市歷城區(qū)
揭陽(yáng)市榕城區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、滁州市鳳陽(yáng)縣、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、滁州市來(lái)安縣、贛州市崇義縣、九江市共青城市
臨汾市洪洞縣、榆林市子洲縣、眉山市丹棱縣、麗水市松陽(yáng)縣、婁底市雙峰縣
張家界市永定區(qū)、臨沂市蘭山區(qū)、臨滄市云縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、駐馬店市新蔡縣、武漢市漢陽(yáng)區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、滁州市明光市
邵陽(yáng)市洞口縣、鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、重慶市大足區(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、煙臺(tái)市福山區(qū)
商丘市虞城縣、黔南都勻市、開封市禹王臺(tái)區(qū)、迪慶德欽縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、福州市倉(cāng)山區(qū)
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揚(yáng)州市廣陵區(qū)、澄邁縣加樂(lè)鎮(zhèn)、廣西南寧市青秀區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、臨汾市古縣、武漢市江漢區(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、海西蒙古族德令哈市、伊春市金林區(qū)
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廣西貴港市港南區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西桂林市資源縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣
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徐州市沛縣、四平市鐵西區(qū)、武漢市武昌區(qū)、池州市東至縣、渭南市華陰市、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)
杭州市桐廬縣、武漢市江岸區(qū)、蘇州市太倉(cāng)市、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、咸寧市崇陽(yáng)縣、宜賓市翠屏區(qū)
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亳州市蒙城縣、儋州市中和鎮(zhèn)、撫州市崇仁縣、淮南市田家庵區(qū)、衢州市開化縣、眉山市丹棱縣、鶴崗市東山區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)
宜春市高安市、寧夏銀川市金鳳區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、寧波市慈溪市、撫州市樂(lè)安縣、達(dá)州市通川區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、白山市渾江區(qū)
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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(lái)，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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