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十堰市鄖西縣、海南同德縣、揭陽市揭東區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、雞西市麻山區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)
海西蒙古族烏蘭縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)、漢中市漢臺(tái)區(qū)、福州市永泰縣、重慶市潼南區(qū)、運(yùn)城市河津市、武威市古浪縣、本溪市南芬區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、吉林市昌邑區(qū)
澄邁縣金江鎮(zhèn)、呂梁市汾陽市、定安縣新竹鎮(zhèn)、南陽市唐河縣、濮陽市臺(tái)前縣、德陽市廣漢市、臨沂市河?xùn)|區(qū)、長春市榆樹市、銅川市印臺(tái)區(qū)
連云港市連云區(qū)、上海市黃浦區(qū)、郴州市臨武縣、龍巖市上杭縣、河源市紫金縣、龍巖市長汀縣
贛州市南康區(qū)、三亞市海棠區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、宜昌市伍家崗區(qū)、焦作市孟州市、濱州市沾化區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
福州市連江縣、昆明市五華區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、商洛市丹鳳縣
洛陽市澗西區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、晉城市城區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、五指山市毛陽、廣西來賓市忻城縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、杭州市拱墅區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、西寧市城東區(qū)、迪慶香格里拉市、七臺(tái)河市勃利縣、周口市川匯區(qū)、自貢市大安區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、延安市甘泉縣、保山市龍陵縣、西寧市湟中區(qū)
株洲市天元區(qū)、成都市都江堰市、六安市金安區(qū)、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、定西市通渭縣、福州市平潭縣、吉安市吉安縣
渭南市華陰市、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、渭南市潼關(guān)縣、南昌市東湖區(qū)、泰安市岱岳區(qū)、麗江市永勝縣、鄭州市滎陽市、廣西百色市靖西市
臺(tái)州市三門縣、許昌市長葛市、酒泉市金塔縣、揭陽市榕城區(qū)、雅安市蘆山縣、黔南荔波縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)
商洛市柞水縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、甘南迭部縣、淮北市相山區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、東莞市萬江街道、臨汾市侯馬市、黃南澤庫縣、臨汾市浮山縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
臨滄市鎮(zhèn)康縣、湘西州龍山縣、臨滄市云縣、汕頭市澄海區(qū)、黔南貴定縣、廣西賀州市八步區(qū)
嘉興市南湖區(qū)、廣州市南沙區(qū)、遵義市余慶縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、涼山越西縣
內(nèi)江市東興區(qū)、重慶市武隆區(qū)、鞍山市海城市、東莞市莞城街道、洛陽市新安縣、重慶市墊江縣、威海市榮成市、上饒市廣信區(qū)
廣元市朝天區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、黔南獨(dú)山縣、臨汾市隰縣、銅川市宜君縣、淄博市淄川區(qū)
成都市彭州市、果洛甘德縣、臨夏臨夏縣、大慶市龍鳳區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、婁底市雙峰縣
廣西百色市隆林各族自治縣、東營市墾利區(qū)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、河源市龍川縣、海東市樂都區(qū)
寧德市福鼎市、昭通市巧家縣、衡陽市常寧市、蘇州市相城區(qū)、阜新市細(xì)河區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、溫州市甌海區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)
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(tái)區(qū)
武漢市東西湖區(qū)、商丘市梁園區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、安慶市望江縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、亳州市利辛縣、金華市浦江縣、雙鴨山市尖山區(qū)、張掖市民樂縣、茂名市高州市
濮陽市臺(tái)前縣、臨汾市霍州市、滁州市鳳陽縣、大慶市讓胡路區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、肇慶市高要區(qū)、大同市平城區(qū)、銅川市宜君縣、韶關(guān)市武江區(qū)
衡陽市石鼓區(qū)、長沙市長沙縣、資陽市安岳縣、臺(tái)州市三門縣、長治市壺關(guān)縣、清遠(yuǎn)市英德市、瀘州市古藺縣、鐵嶺市鐵嶺縣、天津市紅橋區(qū)、七臺(tái)河市桃山區(qū)
嘉興市桐鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、遵義市紅花崗區(qū)、遂寧市船山區(qū)、許昌市建安區(qū)、沈陽市沈河區(qū)、濱州市濱城區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣
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朔州市懷仁市、阜陽市潁東區(qū)、長沙市望城區(qū)、云浮市云安區(qū)、邵陽市隆回縣
楚雄南華縣、青島市嶗山區(qū)、隴南市徽縣、重慶市梁平區(qū)、荊州市石首市、白山市長白朝鮮族自治縣、蘇州市吳江區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、延安市子長市、惠州市惠陽區(qū)
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廣西桂林市靈川縣、荊州市江陵縣、隴南市徽縣、銅陵市銅官區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、汕頭市潮南區(qū)、安康市嵐皋縣
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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(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(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(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、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(cè)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(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，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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