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重慶市江北區(qū)、榆林市榆陽區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、陽泉市礦區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、六安市葉集區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、榆林市橫山區(qū)、惠州市惠東縣
金華市婺城區(qū)、焦作市解放區(qū)、楚雄南華縣、昭通市綏江縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、張家界市永定區(qū)、郴州市永興縣、漯河市召陵區(qū)
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、無錫市宜興市、長治市武鄉(xiāng)縣、海南貴南縣
黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、佳木斯市樺川縣、開封市祥符區(qū)、海南同德縣、吉安市峽江縣、天水市清水縣、遵義市湄潭縣
聊城市莘縣、黔東南臺(tái)江縣、重慶市豐都縣、南昌市青山湖區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
呂梁市嵐縣、武威市民勤縣、長沙市瀏陽市、上饒市信州區(qū)、銅仁市印江縣、廣西桂林市陽朔縣、三明市將樂縣、蕪湖市南陵縣
渭南市白水縣、中山市南區(qū)街道、呂梁市興縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、茂名市高州市、鹽城市阜寧縣、樂山市峨邊彝族自治縣、南昌市西湖區(qū)
銅仁市碧江區(qū)、大同市靈丘縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、六盤水市水城區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、郴州市永興縣、龍巖市武平縣
張掖市山丹縣、韶關(guān)市翁源縣、紅河個(gè)舊市、揚(yáng)州市江都區(qū)、金華市金東區(qū)、韶關(guān)市南雄市、樂山市峨眉山市、韶關(guān)市湞江區(qū)、南陽市新野縣
重慶市秀山縣、遵義市習(xí)水縣、陽泉市平定縣、孝感市安陸市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、安康市石泉縣、臨滄市臨翔區(qū)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、南京市秦淮區(qū)、濱州市博興縣、昭通市昭陽區(qū)、邵陽市邵東市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、伊春市伊美區(qū)、商洛市商南縣、寧夏吳忠市青銅峽市
廣西防城港市港口區(qū)、咸寧市嘉魚縣、宣城市郎溪縣、廣西桂林市靈川縣、梅州市梅縣區(qū)、朝陽市龍城區(qū)
泉州市金門縣、北京市平谷區(qū)、十堰市丹江口市、三明市建寧縣、三明市泰寧縣、淄博市沂源縣
五指山市南圣、玉溪市江川區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)、平頂山市郟縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、焦作市修武縣
朝陽市雙塔區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、資陽市樂至縣、咸陽市淳化縣、丹東市元寶區(qū)、撫州市崇仁縣、武漢市漢陽區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、商丘市梁園區(qū)、安康市白河縣
廣西南寧市橫州市、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、寧波市余姚市、廣安市岳池縣、太原市小店區(qū)
寧夏銀川市賀蘭縣、莆田市仙游縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、廣西貴港市覃塘區(qū)、曲靖市富源縣、丹東市振興區(qū)
長治市潞州區(qū)、昆明市五華區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、遼源市東豐縣、莆田市仙游縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、西安市碑林區(qū)、南陽市社旗縣
廣西來賓市象州縣、寧德市周寧縣、漳州市漳浦縣、淮北市濉溪縣、東方市感城鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、信陽市平橋區(qū)、合肥市長豐縣
涼山美姑縣、信陽市淮濱縣、龍巖市上杭縣、九江市湖口縣、南充市營山縣、茂名市電白區(qū)、延邊琿春市、廣西南寧市青秀區(qū)
黑河市愛輝區(qū)、重慶市璧山區(qū)、銅仁市萬山區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、酒泉市金塔縣
定安縣翰林鎮(zhèn)、邵陽市邵陽縣、平頂山市魯山縣、海北剛察縣、中山市黃圃鎮(zhèn)
淄博市沂源縣、常德市安鄉(xiāng)縣、榆林市榆陽區(qū)、重慶市江津區(qū)、淄博市張店區(qū)、濰坊市青州市、宜賓市敘州區(qū)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
本溪市桓仁滿族自治縣、寧夏固原市隆德縣、廣西賀州市八步區(qū)、甘孜道孚縣、贛州市大余縣、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、駐馬店市確山縣
甘南臨潭縣、黃石市大冶市、晉中市祁縣、蘇州市太倉市、巴中市恩陽區(qū)、攀枝花市西區(qū)、遵義市鳳岡縣、上海市金山區(qū)
東莞市長安鎮(zhèn)、晉城市沁水縣、達(dá)州市大竹縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、樂山市沐川縣
黑河市北安市、儋州市光村鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)、淮南市八公山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、宜賓市長寧縣、攀枝花市仁和區(qū)、德州市寧津縣
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麗江市永勝縣、五指山市毛陽、威海市乳山市、張掖市臨澤縣、益陽市安化縣、九江市德安縣
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黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、定西市渭源縣、珠海市金灣區(qū)、濰坊市昌邑市、廣西百色市靖西市、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、武漢市武昌區(qū)、安康市寧陜縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)
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巴中市巴州區(qū)、北京市順義區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、延邊延吉市、湘西州花垣縣
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漢中市城固縣、攀枝花市東區(qū)、海南貴德縣、汕尾市陸豐市、徐州市云龍區(qū)、伊春市南岔縣、湖州市吳興區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)
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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(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(duì)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(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(qǐng)期待！
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