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荊州市監(jiān)利市、遼源市東遼縣、大慶市薩爾圖區(qū)、張掖市民樂(lè)縣、阜新市細(xì)河區(qū)、徐州市銅山區(qū)、黔東南施秉縣
雞西市麻山區(qū)、上海市崇明區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、直轄縣天門(mén)市、廣西北海市海城區(qū)、涼山雷波縣、平頂山市汝州市、杭州市西湖區(qū)、廣州市花都區(qū)
成都市青白江區(qū)、贛州市全南縣、邵陽(yáng)市洞口縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、南京市秦淮區(qū)、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、丹東市鳳城市
三沙市南沙區(qū)、長(zhǎng)春市九臺(tái)區(qū)、鞍山市海城市、三明市泰寧縣、太原市晉源區(qū)、三明市永安市、雙鴨山市嶺東區(qū)
衡陽(yáng)市衡南縣、渭南市韓城市、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、梅州市大埔縣、廣西桂林市象山區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、德州市陵城區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、贛州市石城縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、南昌市新建區(qū)、北京市密云區(qū)、福州市福清市、文山富寧縣、宜賓市敘州區(qū)
北京市海淀區(qū)、六盤(pán)水市盤(pán)州市、黔南甕安縣、昭通市綏江縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)
株洲市炎陵縣、成都市青白江區(qū)、雅安市寶興縣、六安市金安區(qū)、聊城市茌平區(qū)、北京市石景山區(qū)、保山市施甸縣、瀘州市敘永縣、聊城市冠縣
惠州市惠東縣、廣西柳州市城中區(qū)、江門(mén)市鶴山市、德州市慶云縣、遼源市東遼縣、福州市平潭縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、黃岡市麻城市、晉城市陵川縣、麗水市蓮都區(qū)、咸陽(yáng)市三原縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、甘南合作市、成都市金牛區(qū)、三亞市天涯區(qū)、駐馬店市確山縣
宿遷市宿城區(qū)、張掖市民樂(lè)縣、達(dá)州市大竹縣、哈爾濱市道里區(qū)、南充市順慶區(qū)
屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、廣西崇左市憑祥市
東莞市道滘鎮(zhèn)、湖州市吳興區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、岳陽(yáng)市華容縣、武漢市漢南區(qū)、三明市寧化縣、菏澤市曹縣、慶陽(yáng)市西峰區(qū)
文昌市翁田鎮(zhèn)、紅河彌勒市、西安市新城區(qū)、婁底市冷水江市、長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)、綿陽(yáng)市平武縣、太原市晉源區(qū)
惠州市惠東縣、海西蒙古族茫崖市、九江市彭澤縣、宜賓市屏山縣、玉溪市華寧縣、鶴崗市興安區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、濟(jì)南市天橋區(qū)
大連市金州區(qū)、合肥市包河區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、泰州市泰興市、忻州市靜樂(lè)縣
青島市萊西市、保山市施甸縣、內(nèi)江市市中區(qū)、遼源市西安區(qū)、洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、贛州市于都縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、酒泉市金塔縣、大同市天鎮(zhèn)縣
呂梁市交城縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、漳州市平和縣、武漢市洪山區(qū)、臨汾市安澤縣、綏化市北林區(qū)、成都市大邑縣、泰安市寧陽(yáng)縣、黃南河南蒙古族自治縣、德陽(yáng)市中江縣
渭南市臨渭區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、成都市武侯區(qū)、濰坊市青州市、西安市雁塔區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、玉溪市紅塔區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)
河源市龍川縣、通化市柳河縣、南陽(yáng)市新野縣、大慶市薩爾圖區(qū)、大連市莊河市
武威市天祝藏族自治縣、鶴崗市南山區(qū)、杭州市下城區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、重慶市渝中區(qū)、銅仁市德江縣、廣州市天河區(qū)
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南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽(yáng)市衡南縣、酒泉市玉門(mén)市
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揭陽(yáng)市揭東區(qū)、呂梁市交口縣、通化市東昌區(qū)、咸寧市赤壁市、中山市東鳳鎮(zhèn)、周口市川匯區(qū)、煙臺(tái)市棲霞市、長(zhǎng)沙市芙蓉區(qū)、宿州市蕭縣、營(yíng)口市鲅魚(yú)圈區(qū)
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濟(jì)寧市曲阜市、晉中市和順縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、臨汾市吉縣、黔南平塘縣、齊齊哈爾市訥河市
北京市門(mén)頭溝區(qū)、嘉興市海鹽縣、安慶市桐城市、商丘市民權(quán)縣、巴中市平昌縣、雙鴨山市集賢縣、馬鞍山市博望區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、大理彌渡縣、滁州市瑯琊區(qū)
安慶市宜秀區(qū)、大理賓川縣、定西市安定區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、泰安市寧陽(yáng)縣
洛陽(yáng)市老城區(qū)、沈陽(yáng)市康平縣、上饒市德興市、重慶市江津區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、株洲市天元區(qū)、云浮市郁南縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、西雙版納景洪市、鄭州市登封市
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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(shū)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(mén)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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