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撫州市資溪縣、黔南三都水族自治縣、慶陽市寧縣、合肥市巢湖市、昆明市盤龍區(qū)
江門市開平市、日照市莒縣、成都市新都區(qū)、泰州市興化市、南通市海安市
成都市錦江區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、昆明市嵩明縣、上海市楊浦區(qū)、運(yùn)城市永濟(jì)市
荊門市沙洋縣、張掖市臨澤縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、荊州市石首市、龍巖市連城縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南昌市西湖區(qū)
泉州市德化縣、南京市棲霞區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、綏化市海倫市、周口市太康縣、珠海市金灣區(qū)、寧夏固原市西吉縣、哈爾濱市依蘭縣、濰坊市壽光市
福州市晉安區(qū)、忻州市神池縣、黃岡市武穴市、上饒市余干縣、長春市綠園區(qū)、伊春市大箐山縣、滁州市全椒縣
鹽城市響水縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、長沙市寧鄉(xiāng)市、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、成都市都江堰市
十堰市鄖陽區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、九江市德安縣、焦作市孟州市、常德市漢壽縣
珠海市金灣區(qū)、黔南惠水縣、儋州市王五鎮(zhèn)、西寧市湟中區(qū)、東莞市萬江街道、廣西梧州市藤縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、七臺河市新興區(qū)、遵義市綏陽縣、武漢市江岸區(qū)
洛陽市洛龍區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、黔西南望謨縣、七臺河市桃山區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、銅仁市印江縣、天津市南開區(qū)、三亞市海棠區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
長治市平順縣、南平市松溪縣、延安市宜川縣、運(yùn)城市夏縣、菏澤市巨野縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、黔東南從江縣、銅陵市銅官區(qū)、太原市迎澤區(qū)
廣西南寧市馬山縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、三明市沙縣區(qū)、西寧市湟源縣、文山文山市、東莞市常平鎮(zhèn)
廈門市翔安區(qū)、十堰市竹溪縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、鞍山市臺安縣、淮北市烈山區(qū)、信陽市浉河區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、汕尾市城區(qū)、曲靖市羅平縣
韶關(guān)市南雄市、安慶市太湖縣、三明市永安市、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、鐵嶺市清河區(qū)
濟(jì)南市鋼城區(qū)、莆田市涵江區(qū)、濟(jì)寧市梁山縣、廣西柳州市柳南區(qū)、曲靖市宣威市、沈陽市沈北新區(qū)、孝感市大悟縣、南充市儀隴縣、菏澤市單縣、湘潭市湘潭縣
吉安市萬安縣、陽泉市城區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、金華市浦江縣、甘孜九龍縣、汕頭市潮南區(qū)、紅河瀘西縣、梅州市豐順縣
濰坊市坊子區(qū)、福州市倉山區(qū)、甘南碌曲縣、廣安市鄰水縣、隴南市文縣、甘南合作市、韶關(guān)市仁化縣
蘇州市相城區(qū)、雞西市城子河區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、資陽市雁江區(qū)、臨夏臨夏市、齊齊哈爾市甘南縣、哈爾濱市香坊區(qū)、長沙市雨花區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣
荊州市洪湖市、株洲市荷塘區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、蘭州市西固區(qū)、廣西桂林市荔浦市、安陽市湯陰縣、天水市麥積區(qū)、瀘州市納溪區(qū)
池州市貴池區(qū)、德州市齊河縣、上海市長寧區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、漳州市華安縣、晉中市昔陽縣、河源市龍川縣、呂梁市臨縣、隴南市徽縣
五指山市毛道、廣西南寧市馬山縣、楚雄武定縣、淮北市烈山區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、黃山市歙縣、常德市桃源縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、南京市建鄴區(qū)
沈陽市大東區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣、丹東市寬甸滿族自治縣、晉城市澤州縣、七臺河市茄子河區(qū)、東營市墾利區(qū)、濟(jì)寧市微山縣、阜陽市界首市
內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、雞西市麻山區(qū)、朝陽市建平縣、濰坊市坊子區(qū)
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昆明市尋甸回族彝族自治縣、廣西崇左市江州區(qū)、三門峽市義馬市、黃石市大冶市、懷化市鶴城區(qū)、濰坊市臨朐縣
齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、嘉興市嘉善縣、重慶市云陽縣、潮州市潮安區(qū)、昆明市富民縣、重慶市奉節(jié)縣
徐州市泉山區(qū)、德州市夏津縣、南昌市新建區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、運(yùn)城市絳縣、宣城市宣州區(qū)、晉中市昔陽縣、廣西梧州市蒙山縣
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阜新市太平區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、成都市武侯區(qū)、貴陽市南明區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)、三亞市海棠區(qū)
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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(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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