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新余市分宜縣、廣西百色市德?？h、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、合肥市巢湖市、贛州市興國縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、十堰市張灣區(qū)、呂梁市汾陽市、重慶市長壽區(qū)
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濟南市歷城區(qū)、漯河市源匯區(qū)、海南興?？h、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市麻山區(qū)、延安市子長市
廣安市廣安區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、茂名市茂南區(qū)、三沙市南沙區(qū)、黔東南天柱縣
肇慶市高要區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、宣城市郎溪縣、日照市嵐山區(qū)、宿遷市泗洪縣、銅陵市義安區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、佛山市三水區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、廣西桂林市雁山區(qū)
保山市隆陽區(qū)、慶陽市寧縣、黔西南貞豐縣、撫順市望花區(qū)、永州市江永縣、大理巍山彝族回族自治縣、贛州市上猶縣
玉樹雜多縣、文山富寧縣、甘南迭部縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、漯河市舞陽縣
撫州市崇仁縣、文山文山市、天津市西青區(qū)、雞西市密山市、濮陽市濮陽縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
周口市太康縣、龍巖市新羅區(qū)、岳陽市臨湘市、成都市武侯區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、廣元市昭化區(qū)、雙鴨山市饒河縣、阿壩藏族羌族自治州金川縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鄭州市登封市
宜春市宜豐縣、淮安市盱眙縣、晉中市榆次區(qū)、潮州市潮安區(qū)、湖州市吳興區(qū)、福州市長樂區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、寧德市壽寧縣
三明市明溪縣、巴中市平昌縣、隴南市文縣、廣西玉林市北流市、咸陽市興平市、寧德市蕉城區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)
南陽市新野縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、湘西州永順縣、吉林市昌邑區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、衢州市柯城區(qū)、洛陽市嵩縣
黃岡市黃州區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、七臺河市桃山區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西百色市隆林各族自治縣、福州市平潭縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、南京市玄武區(qū)、運城市永濟市、榆林市吳堡縣
甘孜瀘定縣、三明市尤溪縣、福州市羅源縣、臨汾市霍州市、佳木斯市樺南縣、襄陽市樊城區(qū)
大同市云州區(qū)、常德市澧縣、湖州市吳興區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、迪慶德欽縣、昭通市水富市、重慶市永川區(qū)
河源市連平縣、焦作市孟州市、徐州市云龍區(qū)、常德市澧縣、遂寧市大英縣、洛陽市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣、臨汾市浮山縣
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陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、東莞市莞城街道、晉城市陵川縣、青島市即墨區(qū)、黔南惠水縣、成都市彭州市、文昌市重興鎮(zhèn)
沈陽市于洪區(qū)、上海市楊浦區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、丹東市寬甸滿族自治縣、綏化市海倫市、漳州市龍文區(qū)
濰坊市壽光市、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、湛江市廉江市、徐州市新沂市、杭州市蕭山區(qū)、云浮市羅定市、咸陽市旬邑縣
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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)前沿人工智能實驗室宣布，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的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗大模型在金融領(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)展的熱點與難點。
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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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，則填補了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實際業(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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