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涼山西昌市、徐州市沛縣、溫州市文成縣、齊齊哈爾市克東縣、曲靖市宣威市、成都市簡陽市、泉州市鯉城區(qū)
東方市感城鎮(zhèn)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、楚雄祿豐市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、南平市武夷山市、天津市東麗區(qū)、陽泉市郊區(qū)、廣元市蒼溪縣、連云港市海州區(qū)
文山馬關(guān)縣、南通市啟東市、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、黔南龍里縣、南陽市西峽縣
忻州市五臺縣、漯河市舞陽縣、宿州市埇橋區(qū)、周口市項(xiàng)城市、開封市杞縣、呂梁市方山縣、淮北市烈山區(qū)、寧夏固原市原州區(qū)
肇慶市封開縣、紹興市嵊州市、麗水市蓮都區(qū)、延邊敦化市、西安市雁塔區(qū)、廣西賀州市鐘山縣、銅川市印臺區(qū)
大慶市肇州縣、廣西桂林市七星區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、平頂山市湛河區(qū)、商丘市虞城縣、上海市徐匯區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)
吉林市磐石市、白山市臨江市、鞍山市立山區(qū)、上海市崇明區(qū)、泰州市靖江市、新鄉(xiāng)市封丘縣
武威市涼州區(qū)、涼山雷波縣、平頂山市汝州市、懷化市鶴城區(qū)、煙臺市萊州市、青島市膠州市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、淄博市臨淄區(qū)、玉樹治多縣
中山市小欖鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富?？h、東莞市虎門鎮(zhèn)、哈爾濱市松北區(qū)、咸寧市赤壁市、贛州市會昌縣、重慶市萬州區(qū)、連云港市海州區(qū)、定西市通渭縣、成都市都江堰市
昭通市彝良縣、陽泉市盂縣、杭州市江干區(qū)、嘉興市平湖市、濟(jì)南市天橋區(qū)、安慶市望江縣、韶關(guān)市翁源縣
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)
南平市政和縣、貴陽市花溪區(qū)、清遠(yuǎn)市陽山縣、徐州市賈汪區(qū)、宣城市績溪縣、菏澤市成武縣
揭陽市揭西縣、溫州市龍灣區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、北京市延慶區(qū)、六安市葉集區(qū)、駐馬店市平輿縣、湘西州花垣縣、臺州市黃巖區(qū)、大理洱源縣
樂山市市中區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、晉中市和順縣、大連市普蘭店區(qū)、瓊海市中原鎮(zhèn)、撫順市撫順縣
溫州市平陽縣、蚌埠市五河縣、洛陽市孟津區(qū)、廣西桂林市興安縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
呂梁市興縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、涼山鹽源縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、臺州市仙居縣
昆明市嵩明縣、廣西南寧市隆安縣、文山丘北縣、信陽市淮濱縣、寶雞市隴縣、太原市婁煩縣
忻州市原平市、延安市子長市、贛州市會昌縣、岳陽市華容縣、遼源市西安區(qū)
太原市古交市、大連市金州區(qū)、寶雞市隴縣、重慶市忠縣、開封市杞縣
保山市隆陽區(qū)、佛山市三水區(qū)、鶴崗市興山區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、銅仁市玉屏侗族自治縣、儋州市中和鎮(zhèn)、茂名市茂南區(qū)、海北海晏縣
慶陽市寧縣、徐州市泉山區(qū)、南陽市鄧州市、樂山市沙灣區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、周口市沈丘縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、忻州市靜樂縣、重慶市巴南區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
長沙市長沙縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、黃石市黃石港區(qū)、忻州市五臺縣、中山市港口鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、長沙市岳麓區(qū)、溫州市平陽縣
駐馬店市遂平縣、中山市中山港街道、陽江市陽東區(qū)、寧德市古田縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、海西蒙古族天峻縣、蘇州市昆山市、武漢市洪山區(qū)、濱州市陽信縣、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣
撫州市黎川縣、運(yùn)城市萬榮縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、遵義市習(xí)水縣、安康市漢濱區(qū)、十堰市竹溪縣、通化市輝南縣、西安市鄠邑區(qū)、池州市東至縣
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永州市江永縣、伊春市鐵力市、南陽市鄧州市、黔東南丹寨縣、宜春市高安市
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牡丹江市綏芬河市、昆明市官渡區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、永州市新田縣、淄博市桓臺縣
牡丹江市林口縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、懷化市中方縣、鐵嶺市鐵嶺縣、廣州市增城區(qū)、南陽市臥龍區(qū)、南京市江寧區(qū)
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廣西河池市宜州區(qū)、東莞市東城街道、綿陽市北川羌族自治縣、東莞市常平鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣
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廣西梧州市岑溪市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、黔東南黎平縣、三明市沙縣區(qū)
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上海財經(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)隊負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(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，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊將持續(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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