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果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
海南貴南縣、蘭州市安寧區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、眉山市彭山區(qū)、武漢市江夏區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、昭通市威信縣、雞西市滴道區(qū)、運(yùn)城市芮城縣、撫州市宜黃縣
東莞市東城街道、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、濰坊市昌樂縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、晉中市昔陽縣
甘孜稻城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、漳州市華安縣、雞西市滴道區(qū)、雙鴨山市饒河縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)
廣西柳州市柳北區(qū)、長治市潞州區(qū)、呂梁市交城縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、福州市永泰縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、延安市黃陵縣、郴州市宜章縣、海西蒙古族天峻縣、德州市樂陵市、定西市隴西縣、運(yùn)城市臨猗縣、嘉興市海寧市
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、直轄縣天門市、湘西州永順縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、揭陽市揭西縣、上饒市鉛山縣、黃岡市黃州區(qū)、宿州市蕭縣、黃岡市麻城市、鎮(zhèn)江市丹陽市
白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、濱州市濱城區(qū)、昆明市東川區(qū)、池州市貴池區(qū)、自貢市富順縣、白銀市平川區(qū)
延邊和龍市、三亞市海棠區(qū)、呂梁市興縣、郴州市資興市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
紅河蒙自市、海南貴德縣、重慶市開州區(qū)、云浮市新興縣、淮南市潘集區(qū)、涼山甘洛縣、襄陽市宜城市、樂山市夾江縣、襄陽市南漳縣
重慶市南川區(qū)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、慶陽市寧縣、黃石市陽新縣、廈門市湖里區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)
肇慶市封開縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、北京市大興區(qū)、金昌市永昌縣、南京市雨花臺區(qū)
長春市九臺區(qū)、宣城市宣州區(qū)、綏化市青岡縣、朝陽市龍城區(qū)、南通市海門區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、新余市渝水區(qū)
甘南瑪曲縣、鄂州市鄂城區(qū)、上海市奉賢區(qū)、株洲市天元區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、三門峽市靈寶市
濰坊市青州市、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、常州市金壇區(qū)、益陽市桃江縣、龍巖市武平縣、常德市津市市、儋州市新州鎮(zhèn)、泉州市石獅市
綏化市青岡縣、衡陽市常寧市、信陽市浉河區(qū)、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、葫蘆島市建昌縣、長沙市長沙縣
內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、襄陽市谷城縣、普洱市西盟佤族自治縣、洛陽市孟津區(qū)、青島市萊西市
西安市臨潼區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣安市華鎣市、朝陽市雙塔區(qū)、寶雞市眉縣
肇慶市鼎湖區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、朝陽市建平縣、聊城市茌平區(qū)、德陽市中江縣、安慶市桐城市
渭南市臨渭區(qū)、泉州市泉港區(qū)、曲靖市會澤縣、贛州市于都縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鄭州市滎陽市、廣西來賓市象州縣、岳陽市汨羅市、儋州市木棠鎮(zhèn)
銅川市王益區(qū)、岳陽市臨湘市、遂寧市安居區(qū)、定西市渭源縣、廣西崇左市憑祥市、呂梁市臨縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、撫州市廣昌縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、張掖市山丹縣
上海市奉賢區(qū)、南平市政和縣、成都市新都區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、溫州市甌海區(qū)、天津市寧河區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、梅州市梅江區(qū)、北京市平谷區(qū)、信陽市商城縣
樂山市金口河區(qū)、深圳市寶安區(qū)、錦州市黑山縣、廣西桂林市七星區(qū)、廣州市花都區(qū)、昭通市彝良縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、滁州市來安縣、果洛瑪多縣
隴南市兩當(dāng)縣、梅州市興寧市、瓊海市長坡鎮(zhèn)、蕪湖市無為市、連云港市東海縣
銅陵市銅官區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市、麗水市青田縣、六盤水市鐘山區(qū)、鄭州市滎陽市
六安市霍邱縣、廣西欽州市欽北區(qū)、三明市寧化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、晉城市沁水縣
阜新市阜新蒙古族自治縣、慶陽市鎮(zhèn)原縣、晉城市城區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、茂名市信宜市、中山市黃圃鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)、張家界市永定區(qū)、滁州市天長市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣
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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(jìn)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(diǎn)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(shí)的金融工作場景與決策過程，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)性測試”評估維度，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(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(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，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)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(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(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財(cái)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(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金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團(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(jìn)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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)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(cái)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(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，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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