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三明市將樂縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西百色市凌云縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)
澄邁縣大豐鎮(zhèn)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、寧夏吳忠市同心縣、馬鞍山市當(dāng)涂縣、鹽城市響水縣、荊門市沙洋縣、湘西州吉首市
廣州市南沙區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、安陽市安陽縣、濰坊市昌樂縣、衡陽市常寧市、阜陽市潁州區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
鎮(zhèn)江市揚中市、涼山西昌市、儋州市雅星鎮(zhèn)、洛陽市汝陽縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)
達(dá)州市萬源市、宿遷市沭陽縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、黔西南安龍縣、汕頭市澄海區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、麗水市景寧畬族自治縣
哈爾濱市五常市、七臺河市新興區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、臨夏康樂縣、吉林市磐石市
哈爾濱市五常市、商洛市柞水縣、周口市商水縣、紹興市嵊州市、廣西賀州市八步區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、東方市天安鄉(xiāng)、三亞市吉陽區(qū)
鄂州市梁子湖區(qū)、湘西州保靖縣、大同市靈丘縣、蘇州市姑蘇區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、肇慶市懷集縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、馬鞍山市花山區(qū)、昭通市水富市、紹興市上虞區(qū)、甘孜德格縣、漳州市云霄縣、聊城市東阿縣、撫州市南城縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)
大連市莊河市、郴州市資興市、雅安市滎經(jīng)縣、淮安市金湖縣、淄博市博山區(qū)、佛山市高明區(qū)
日照市嵐山區(qū)、黔南獨山縣、本溪市明山區(qū)、宜昌市枝江市、榆林市橫山區(qū)
呂梁市興縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、涼山鹽源縣、濟源市市轄區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、臺州市仙居縣
永州市江華瑤族自治縣、寶雞市扶風(fēng)縣、榆林市米脂縣、中山市港口鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、鹽城市響水縣、蘭州市紅古區(qū)、銅陵市郊區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣
泰州市姜堰區(qū)、西寧市湟中區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、臺州市三門縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、南充市營山縣、銅仁市思南縣
佳木斯市撫遠(yuǎn)市、南京市六合區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、朝陽市凌源市、遵義市桐梓縣、雞西市恒山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、榆林市綏德縣、北京市通州區(qū)
東莞市大朗鎮(zhèn)、臨沂市蒙陰縣、雞西市密山市、煙臺市蓬萊區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、天津市武清區(qū)、泰安市東平縣、聊城市莘縣
泰安市東平縣、天津市寧河區(qū)、宿遷市泗陽縣、鞍山市鐵東區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
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延安市志丹縣、南陽市方城縣、上海市金山區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、信陽市商城縣、遂寧市蓬溪縣
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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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