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漳州市漳浦縣、黔東南岑鞏縣、巴中市巴州區(qū)、鄭州市中原區(qū)、天津市寶坻區(qū)、菏澤市成武縣
鐵嶺市昌圖縣、三門峽市湖濱區(qū)、撫順市順城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、遵義市習(xí)水縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、達(dá)州市渠縣、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、深圳市南山區(qū)、運(yùn)城市臨猗縣
臨夏康樂(lè)縣、鄭州市中牟縣、五指山市毛道、北京市大興區(qū)、晉城市沁水縣、太原市小店區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大理祥云縣、黔東南從江縣
湛江市吳川市、濰坊市坊子區(qū)、遂寧市船山區(qū)、開(kāi)封市杞縣、天水市張家川回族自治縣、四平市鐵西區(qū)、貴陽(yáng)市息烽縣
寶雞市隴縣、陽(yáng)泉市平定縣、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、安慶市懷寧縣、本溪市明山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、安慶市宜秀區(qū)
文山富寧縣、梅州市大埔縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、太原市婁煩縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、新鄉(xiāng)市輝縣市
玉溪市峨山彝族自治縣、東莞市高埗鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、上海市普陀區(qū)、濟(jì)南市歷下區(qū)、揭陽(yáng)市普寧市、宿州市泗縣、棗莊市嶧城區(qū)
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、濱州市惠民縣、楚雄楚雄市、廣西崇左市大新縣、荊州市石首市、馬鞍山市含山縣、忻州市保德縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、伊春市伊美區(qū)
臺(tái)州市臨海市、鐵嶺市調(diào)兵山市、臨夏廣河縣、重慶市開(kāi)州區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、開(kāi)封市禹王臺(tái)區(qū)、遼源市西安區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣
甘孜鄉(xiāng)城縣、廣西河池市東蘭縣、重慶市大渡口區(qū)、永州市藍(lán)山縣、黃山市休寧縣、佳木斯市富錦市、甘孜德格縣、鶴崗市綏濱縣、郴州市宜章縣、三門峽市陜州區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、漯河市源匯區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、哈爾濱市依蘭縣、蚌埠市淮上區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、駐馬店市遂平縣、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、衢州市常山縣、長(zhǎng)春市榆樹市
牡丹江市寧安市、內(nèi)蒙古通遼市庫(kù)倫旗、廣西來(lái)賓市合山市、三門峽市盧氏縣、黃山市休寧縣、寧夏銀川市永寧縣、廣西河池市鳳山縣、玉溪市華寧縣、榆林市定邊縣
黃山市黃山區(qū)、黃南尖扎縣、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)、延安市延長(zhǎng)縣、白城市大安市、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、揭陽(yáng)市普寧市、中山市南區(qū)街道
貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)、渭南市合陽(yáng)縣、恩施州咸豐縣、丹東市寬甸滿族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣
東莞市東城街道、成都市彭州市、鹽城市大豐區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、瀘州市瀘縣、本溪市平山區(qū)
寧夏固原市彭陽(yáng)縣、北京市昌平區(qū)、麗江市永勝縣、文昌市龍樓鎮(zhèn)、焦作市解放區(qū)
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、忻州市靜樂(lè)縣、寧夏固原市彭陽(yáng)縣、宿州市蕭縣、臨沂市莒南縣
廣西河池市都安瑤族自治縣、周口市西華縣、鄭州市二七區(qū)、三亞市海棠區(qū)、南平市延平區(qū)、許昌市魏都區(qū)、岳陽(yáng)市平江縣、忻州市代縣、撫州市黎川縣、天津市武清區(qū)
廣西柳州市柳江區(qū)、資陽(yáng)市安岳縣、遵義市播州區(qū)、保山市施甸縣、黔南龍里縣
大同市云州區(qū)、常德市澧縣、湖州市吳興區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、迪慶德欽縣、昭通市水富市、重慶市永川區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、九江市濂溪區(qū)、懷化市中方縣、贛州市贛縣區(qū)、徐州市云龍區(qū)、湖州市吳興區(qū)、安陽(yáng)市林州市
懷化市中方縣、北京市房山區(qū)、遼源市西安區(qū)、丹東市東港市、通化市柳河縣、紹興市新昌縣
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蘭州市西固區(qū)、黔南都勻市、綏化市肇東市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、聊城市莘縣、紅河個(gè)舊市、肇慶市端州區(qū)、延安市黃龍縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
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白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、南京市鼓樓區(qū)、漢中市留壩縣、廣西河池市都安瑤族自治縣、泉州市永春縣
迪慶德欽縣、福州市倉(cāng)山區(qū)、洛陽(yáng)市伊川縣、臨汾市隰縣、常州市溧陽(yáng)市、咸陽(yáng)市旬邑縣、東莞市石排鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、雙鴨山市嶺東區(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(kāi)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(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(kāi)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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