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新鄉(xiāng)市原陽縣、滁州市瑯琊區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、福州市羅源縣、忻州市岢嵐縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、六安市金安區(qū)、白山市撫松縣、龍巖市武平縣、嘉興市海鹽縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、武威市涼州區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、資陽市雁江區(qū)
云浮市新興縣、云浮市羅定市、懷化市鶴城區(qū)、荊門市沙洋縣、寧夏吳忠市鹽池縣
臨沂市蒙陰縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、臨沂市平邑縣、盤錦市興隆臺區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、涼山木里藏族自治縣、沈陽市于洪區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、泉州市惠安縣
吉林市永吉縣、安慶市懷寧縣、郴州市嘉禾縣、成都市郫都區(qū)、營口市老邊區(qū)、邵陽市邵陽縣
儋州市蘭洋鎮(zhèn)、四平市鐵東區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、連云港市東?？h、漢中市西鄉(xiāng)縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)
遵義市正安縣、青島市市北區(qū)、平頂山市寶豐縣、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、常德市武陵區(qū)、忻州市偏關(guān)縣、許昌市魏都區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
三門峽市盧氏縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、婁底市婁星區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、廣西河池市天峨縣、蚌埠市懷遠縣、鷹潭市余江區(qū)、五指山市毛道、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
長春市雙陽區(qū)、邵陽市新寧縣、成都市新津區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)
三明市大田縣、洛陽市洛寧縣、天津市和平區(qū)、延安市子長市、淮安市洪澤區(qū)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、果洛達日縣、上海市黃浦區(qū)、文山馬關(guān)縣、廣西南寧市良慶區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、黔南福泉市
黃山市祁門縣、朝陽市凌源市、廣西防城港市防城區(qū)、天水市秦州區(qū)、湘潭市湘潭縣
海西蒙古族都蘭縣、遵義市紅花崗區(qū)、寧德市柘榮縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、永州市寧遠縣、溫州市永嘉縣、濟源市市轄區(qū)、北京市通州區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、婁底市漣源市
隨州市曾都區(qū)、湖州市長興縣、四平市公主嶺市、洛陽市宜陽縣、牡丹江市東寧市、大同市靈丘縣
寧夏銀川市靈武市、吉安市吉州區(qū)、吉安市吉安縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、黃石市黃石港區(qū)、咸陽市三原縣、畢節(jié)市黔西市、許昌市禹州市、瓊海市會山鎮(zhèn)
保山市騰沖市、渭南市合陽縣、淮北市相山區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、南陽市社旗縣
長沙市雨花區(qū)、贛州市大余縣、雙鴨山市尖山區(qū)、北京市房山區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、遂寧市蓬溪縣、通化市輝南縣、綿陽市游仙區(qū)、達州市通川區(qū)、撫州市廣昌縣
杭州市臨安區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、忻州市偏關(guān)縣、阜新市細河區(qū)、南平市松溪縣、北京市豐臺區(qū)、沈陽市沈河區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣、伊春市大箐山縣、成都市武侯區(qū)
天津市靜海區(qū)、錦州市義縣、成都市崇州市、梅州市梅縣區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、許昌市禹州市、周口市商水縣、池州市石臺縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)
吉安市安福縣、綿陽市游仙區(qū)、綏化市北林區(qū)、德陽市中江縣、安陽市林州市、吉安市永豐縣、西安市周至縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)
臨沂市蘭陵縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、黃山市黟縣、煙臺市福山區(qū)、黔東南黃平縣、長春市德惠市、銅仁市玉屏侗族自治縣、東莞市莞城街道、廣西河池市南丹縣
大同市云州區(qū)、南平市建甌市、延邊龍井市、襄陽市襄州區(qū)、張家界市永定區(qū)、昭通市水富市
寧波市余姚市、淄博市淄川區(qū)、婁底市冷水江市、舟山市普陀區(qū)、威海市榮成市、白山市臨江市
十堰市茅箭區(qū)、畢節(jié)市黔西市、直轄縣仙桃市、廣西防城港市防城區(qū)、恩施州宣恩縣、鐵嶺市昌圖縣、六盤水市盤州市、安康市寧陜縣
白山市撫松縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、天津市西青區(qū)、涼山金陽縣、錦州市義縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、伊春市豐林縣
大同市左云縣、孝感市安陸市、嘉興市秀洲區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、武威市民勤縣、臨汾市侯馬市、通化市二道江區(qū)、福州市永泰縣、黃山市屯溪區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、上海市虹口區(qū)、商丘市睢縣、十堰市鄖西縣、榆林市府谷縣、武威市天祝藏族自治縣
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珠海市斗門區(qū)、酒泉市金塔縣、上海市松江區(qū)、許昌市建安區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、廣西欽州市浦北縣、牡丹江市寧安市、東莞市常平鎮(zhèn)、梅州市豐順縣
鄭州市金水區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、河源市和平縣、文山廣南縣、孝感市應(yīng)城市、廣西貴港市桂平市、廣西賀州市昭平縣、鄭州市上街區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)
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漢中市洋縣、鄭州市中原區(qū)、九江市都昌縣、齊齊哈爾市依安縣、濰坊市青州市、錦州市義縣、武漢市硚口區(qū)
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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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