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齊齊哈爾市龍沙區(qū)、長春市雙陽區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、營口市西市區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、益陽市安化縣、襄陽市老河口市、肇慶市封開縣、甘南瑪曲縣、廣西貴港市桂平市
甘南夏河縣、駐馬店市汝南縣、鐵嶺市銀州區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、婁底市新化縣、懷化市鶴城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、隴南市徽縣、成都市雙流區(qū)、滁州市天長市
沈陽市渾南區(qū)、常州市金壇區(qū)、常州市新北區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、西安市高陵區(qū)、隴南市成縣、宜賓市敘州區(qū)
通化市輝南縣、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、廣西欽州市浦北縣、廣西崇左市江州區(qū)、海東市平安區(qū)、青島市李滄區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、大慶市肇源縣
商丘市柘城縣、三亞市吉陽區(qū)、黑河市孫吳縣、上海市黃浦區(qū)、贛州市瑞金市、淮北市烈山區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)、德州市平原縣、重慶市黔江區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
榆林市米脂縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市臨沭縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、長沙市開福區(qū)、周口市太康縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、廣西桂林市永?？h、文昌市文教鎮(zhèn)
牡丹江市穆棱市、邵陽市邵東市、徐州市豐縣、甘孜色達(dá)縣、南通市海門區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、隨州市曾都區(qū)、常州市金壇區(qū)
哈爾濱市香坊區(qū)、達(dá)州市渠縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、云浮市新興縣、上海市靜安區(qū)
晉城市沁水縣、阜陽市界首市、黔東南三穗縣、本溪市本溪滿族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
開封市鼓樓區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、武漢市江岸區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、呂梁市方山縣、宿州市碭山縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、南通市如皋市、泰州市海陵區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)
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懷化市中方縣、北京市房山區(qū)、遼源市西安區(qū)、丹東市東港市、通化市柳河縣、紹興市新昌縣
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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(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(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(shí)，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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