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焦作市孟州市、臨沂市蘭山區(qū)、資陽市樂至縣、廣州市天河區(qū)、上海市靜安區(qū)
德州市德城區(qū)、南通市海安市、遵義市赤水市、南充市順慶區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、太原市小店區(qū)、鞍山市立山區(qū)、贛州市會(huì)昌縣、常州市溧陽市、廣西北海市合浦縣
徐州市睢寧縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、駐馬店市西平縣、南陽市南召縣、臺(tái)州市三門縣、鞍山市鐵東區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、江門市蓬江區(qū)、池州市貴池區(qū)
安慶市桐城市、咸陽市秦都區(qū)、安康市紫陽縣、廣西桂林市雁山區(qū)、涼山普格縣
安慶市懷寧縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、泰安市新泰市、黔東南天柱縣、成都市彭州市、岳陽市云溪區(qū)、佛山市順德區(qū)
淮南市壽縣、重慶市潼南區(qū)、邵陽市雙清區(qū)、海南同德縣、嘉興市平湖市、錦州市凌海市、寧夏固原市涇源縣
安康市寧陜縣、樂山市夾江縣、德州市德城區(qū)、肇慶市端州區(qū)、內(nèi)江市資中縣
韶關(guān)市樂昌市、商丘市睢縣、涼山西昌市、東莞市長(zhǎng)安鎮(zhèn)、威海市榮成市、西安市臨潼區(qū)
日照市五蓮縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、信陽市平橋區(qū)、衢州市江山市、畢節(jié)市織金縣、泉州市石獅市
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、福州市晉安區(qū)、遂寧市安居區(qū)、攀枝花市米易縣、伊春市嘉蔭縣、葫蘆島市綏中縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、孝感市漢川市
襄陽市保康縣、定西市岷縣、東莞市萬江街道、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、上海市青浦區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、重慶市永川區(qū)、臨夏康樂縣
溫州市洞頭區(qū)、濮陽市臺(tái)前縣、宣城市郎溪縣、昭通市永善縣、黃岡市蘄春縣
錦州市古塔區(qū)、天水市張家川回族自治縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、潮州市湘橋區(qū)、麗江市華坪縣
西安市蓮湖區(qū)、阜陽市阜南縣、上海市崇明區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、宿遷市泗洪縣、呂梁市興縣、東方市四更鎮(zhèn)、焦作市孟州市、畢節(jié)市赫章縣
梅州市大埔縣、上饒市余干縣、涼山昭覺縣、紹興市上虞區(qū)、臨沂市郯城縣、濰坊市壽光市、臨夏永靖縣、紹興市柯橋區(qū)、孝感市應(yīng)城市
廣西河池市大化瑤族自治縣、佳木斯市富錦市、焦作市孟州市、本溪市明山區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、茂名市化州市、海南興海縣、忻州市定襄縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)
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)
運(yùn)城市聞喜縣、牡丹江市海林市、梅州市平遠(yuǎn)縣、平?jīng)鍪袥艽h、瓊海市陽江鎮(zhèn)
阿壩藏族羌族自治州松潘縣、上海市楊浦區(qū)、永州市道縣、十堰市鄖西縣、甘南夏河縣、果洛瑪沁縣、寧夏銀川市賀蘭縣、汕頭市南澳縣、黃山市歙縣、淮北市烈山區(qū)
銅仁市印江縣、六盤水市盤州市、鄂州市梁子湖區(qū)、麗江市華坪縣、銅仁市思南縣、六安市霍山縣、佳木斯市郊區(qū)、眉山市青神縣
湛江市廉江市、貴陽市清鎮(zhèn)市、文昌市鋪前鎮(zhèn)、岳陽市岳陽縣、西安市高陵區(qū)、寧夏固原市西吉縣、自貢市沿灘區(qū)、漢中市勉縣
陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、宿遷市泗洪縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、南通市崇川區(qū)
延邊敦化市、綏化市蘭西縣、伊春市湯旺縣、漯河市源匯區(qū)、常州市鐘樓區(qū)、天津市薊州區(qū)
贛州市龍南市、安康市嵐皋縣、上海市寶山區(qū)、濟(jì)寧市任城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、莆田市城廂區(qū)、永州市雙牌縣、涼山寧南縣、中山市東升鎮(zhèn)
溫州市永嘉縣、南通市海門區(qū)、紅河石屏縣、呂梁市石樓縣、南充市蓬安縣、西安市周至縣
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雅安市蘆山縣、蘭州市七里河區(qū)、恩施州咸豐縣、延安市宜川縣、上饒市德興市、衢州市開化縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、四平市鐵西區(qū)、淮南市八公山區(qū)
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宣城市郎溪縣、六安市舒城縣、海南貴南縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、綿陽市北川羌族自治縣、威海市榮成市、中山市南頭鎮(zhèn)、寶雞市眉縣
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涼山喜德縣、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、駐馬店市遂平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、鄭州市新密市、牡丹江市愛民區(qū)
酒泉市玉門市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)
西安市周至縣、徐州市泉山區(qū)、上饒市廣信區(qū)、海北剛察縣、齊齊哈爾市龍江縣、廣西梧州市蒙山縣、淄博市周村區(qū)
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黃南河南蒙古族自治縣、贛州市尋烏縣、邵陽市雙清區(qū)、營(yíng)口市蓋州市、雞西市梨樹區(qū)、連云港市連云區(qū)、攀枝花市米易縣
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十堰市鄖西縣、黃山市歙縣、六安市霍邱縣、陽江市陽東區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)
綏化市肇東市、威海市榮成市、營(yíng)口市老邊區(qū)、洛陽市孟津區(qū)、廣西桂林市資源縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、鐵嶺市開原市
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涼山喜德縣、忻州市偏關(guān)縣、寧夏固原市彭陽縣、廣元市蒼溪縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、寧德市柘榮縣、南通市崇川區(qū)
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黔東南錦屏縣、樂山市沙灣區(qū)、黔東南凱里市、滁州市定遠(yuǎn)縣、莆田市荔城區(qū)
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重慶市南川區(qū)、甘南卓尼縣、成都市龍泉驛區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、江門市開平市、定安縣龍河鎮(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(zhǎng)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(cè)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(cè)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(chǎng)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(cè)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(chǎng)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(guó)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(guó)市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)、黨委副書記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)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(cè)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(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性；而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”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(cè)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(cè)等維度。在安全層面，將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)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(cè)試集，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)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(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請(qǐng)期待！
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