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濰坊市高密市、曲靖市會(huì)澤縣、漳州市龍文區(qū)、咸寧市嘉魚縣、晉城市城區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、甘孜德格縣、吉安市青原區(qū)
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、大同市云岡區(qū)、廣州市增城區(qū)、邵陽市綏寧縣、遵義市湄潭縣
大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、襄陽市南漳縣、廣西貴港市平南縣、佳木斯市富錦市、忻州市岢嵐縣、雞西市恒山區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、懷化市芷江侗族自治縣
中山市南頭鎮(zhèn)、常州市天寧區(qū)、郴州市北湖區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、東莞市大朗鎮(zhèn)、呂梁市離石區(qū)
寧夏固原市彭陽縣、廣西河池市天峨縣、安順市普定縣、黔南羅甸縣、齊齊哈爾市建華區(qū)
營口市蓋州市、紹興市嵊州市、萬寧市大茂鎮(zhèn)、綏化市明水縣、棗莊市山亭區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、樂山市峨邊彝族自治縣
新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、漯河市召陵區(qū)、天水市甘谷縣、邵陽市城步苗族自治縣、大慶市龍鳳區(qū)
濰坊市安丘市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、雙鴨山市饒河縣、寶雞市金臺(tái)區(qū)、哈爾濱市方正縣、北京市門頭溝區(qū)、晉中市介休市、廣西崇左市大新縣、常德市澧縣
廈門市集美區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、晉中市左權(quán)縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西河池市天峨縣、重慶市巴南區(qū)、上海市普陀區(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)
淄博市高青縣、牡丹江市西安區(qū)、銅仁市萬山區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、廣西來賓市象州縣、宿遷市沭陽縣、駐馬店市驛城區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
重慶市潼南區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、岳陽市湘陰縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、保山市施甸縣、廣西貴港市港北區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)、大理賓川縣
佳木斯市富錦市、銅陵市郊區(qū)、荊州市江陵縣、榆林市佳縣、直轄縣潛江市、朔州市朔城區(qū)、保山市施甸縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、恩施州恩施市
武漢市漢陽區(qū)、自貢市自流井區(qū)、通化市東昌區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、黃岡市黃梅縣、定西市漳縣
臨滄市滄源佤族自治縣、朝陽市凌源市、渭南市韓城市、鞍山市鐵西區(qū)、鄭州市新鄭市、駐馬店市上蔡縣、黔西南興仁市、廣西柳州市柳南區(qū)
郴州市桂東縣、上饒市婺源縣、臨滄市永德縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、遵義市正安縣
榆林市府谷縣、黔東南三穗縣、永州市冷水灘區(qū)、昭通市彝良縣、安慶市迎江區(qū)
四平市伊通滿族自治縣、無錫市江陰市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、楚雄姚安縣、濟(jì)寧市曲阜市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、黔東南三穗縣、金華市武義縣、佳木斯市樺南縣
白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、平?jīng)鍪谐缧趴h、榆林市佳縣、長沙市長沙縣、深圳市羅湖區(qū)、重慶市璧山區(qū)
商洛市山陽縣、海南共和縣、延安市子長市、昭通市大關(guān)縣、貴陽市息烽縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、咸寧市通城縣、福州市晉安區(qū)、黃南尖扎縣
鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、孝感市孝南區(qū)、韶關(guān)市始興縣、太原市婁煩縣、婁底市新化縣、信陽市羅山縣、綏化市明水縣、廣西崇左市憑祥市
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)、懷化市會(huì)同縣、臺(tái)州市溫嶺市、遼陽市遼陽縣、廣西桂林市象山區(qū)、南陽市南召縣、揚(yáng)州市高郵市
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紅河石屏縣、撫州市南城縣、榆林市榆陽區(qū)、瀘州市合江縣、張掖市山丹縣、大同市平城區(qū)
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廣西河池市羅城仫佬族自治縣、汕尾市陸豐市、吉安市永新縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、蘭州市永登縣、平頂山市葉縣、上饒市鄱陽縣
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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(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(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(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(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)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(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(píng)估和模型選型依據(jù)。通過對(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)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)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(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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(píng)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(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評(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(píng)測”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，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)測等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)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(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)測試集，動(dòng)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(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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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