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直轄縣潛江市、朝陽市建平縣、臨滄市鳳慶縣、遵義市綏陽縣、廣元市青川縣、廣西崇左市江州區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、陽泉市盂縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
遼源市龍山區(qū)、楚雄雙柏縣、淄博市淄川區(qū)、慶陽市寧縣、三明市將樂縣、濱州市惠民縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、宿遷市宿城區(qū)
綿陽市游仙區(qū)、贛州市信豐縣、天津市南開區(qū)、吉安市廬陵新區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣
大同市平城區(qū)、果洛瑪多縣、營口市老邊區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、雙鴨山市集賢縣、許昌市鄢陵縣、宜春市袁州區(qū)、金昌市永昌縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、黃岡市麻城市
三明市清流縣、昆明市五華區(qū)、泉州市惠安縣、巴中市巴州區(qū)、天津市河西區(qū)、徐州市新沂市、南陽市方城縣、開封市蘭考縣
重慶市云陽縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、漢中市佛坪縣、雅安市寶興縣、武漢市青山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、濟(jì)南市天橋區(qū)、宜賓市江安縣、懷化市鶴城區(qū)
大連市瓦房店市、上海市寶山區(qū)、涼山鹽源縣、漯河市舞陽縣、常州市金壇區(qū)、平頂山市舞鋼市、懷化市新晃侗族自治縣、廣西柳州市鹿寨縣、岳陽市平江縣
?？谑协偵絽^(qū)、樂山市犍為縣、阜新市細(xì)河區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、銅川市印臺(tái)區(qū)、荊門市京山市
張家界市桑植縣、商洛市洛南縣、黔西南望謨縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、宣城市旌德縣
忻州市靜樂縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、湖州市德清縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)
菏澤市巨野縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、臨夏臨夏縣、哈爾濱市雙城區(qū)
文昌市文教鎮(zhèn)、徐州市云龍區(qū)、重慶市南川區(qū)、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、聊城市冠縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、青島市黃島區(qū)
泰州市高港區(qū)、九江市永修縣、天津市河?xùn)|區(qū)、成都市郫都區(qū)、黔西南冊亨縣、濟(jì)南市市中區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、宜春市宜豐縣、大連市沙河口區(qū)、佳木斯市同江市
荊州市監(jiān)利市、遼源市東遼縣、大慶市薩爾圖區(qū)、張掖市民樂縣、阜新市細(xì)河區(qū)、徐州市銅山區(qū)、黔東南施秉縣
撫州市樂安縣、溫州市甌海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、佳木斯市向陽區(qū)、永州市藍(lán)山縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、潮州市潮安區(qū)
定西市臨洮縣、龍巖市武平縣、天津市河北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、寧波市鄞州區(qū)
廣安市武勝縣、渭南市白水縣、松原市乾安縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、長沙市芙蓉區(qū)、常州市新北區(qū)、朔州市平魯區(qū)
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新鄉(xiāng)市獲嘉縣、廣西桂林市荔浦市、自貢市榮縣、廣西柳州市柳北區(qū)、本溪市明山區(qū)、漳州市龍文區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)
嘉興市嘉善縣、漳州市云霄縣、鞍山市岫巖滿族自治縣、衢州市衢江區(qū)、江門市恩平市、焦作市中站區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、南陽市淅川縣
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甘孜理塘縣、濰坊市諸城市、綿陽市梓潼縣、寧夏固原市彭陽縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、漢中市洋縣、淮北市濉溪縣
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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)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(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，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，敬請期待！
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