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呂梁市嵐縣、武威市民勤縣、長(zhǎng)沙市瀏陽(yáng)市、上饒市信州區(qū)、銅仁市印江縣、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、三明市將樂縣、蕪湖市南陵縣
六安市葉集區(qū)、臺(tái)州市椒江區(qū)、鷹潭市余江區(qū)、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、哈爾濱市南崗區(qū)、朝陽(yáng)市建平縣、玉溪市易門縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)
南通市如皋市、臨汾市侯馬市、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、樂山市沙灣區(qū)、黔西南興仁市、吉林市磐石市、上海市閔行區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市永和縣
泰州市靖江市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、龍巖市連城縣、鶴崗市蘿北縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、衢州市江山市
三明市沙縣區(qū)、通化市通化縣、文山文山市、常德市澧縣、淮南市潘集區(qū)
呂梁市柳林縣、洛陽(yáng)市嵩縣、五指山市通什、蘭州市紅古區(qū)、巴中市巴州區(qū)、通化市通化縣、廣西南寧市江南區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、臨滄市臨翔區(qū)、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)
西安市藍(lán)田縣、湖州市德清縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、陽(yáng)泉市平定縣、江門市開平市
佛山市高明區(qū)、金華市婺城區(qū)、宜春市萬(wàn)載縣、臺(tái)州市溫嶺市、宜春市銅鼓縣、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、德州市禹城市、濟(jì)寧市嘉祥縣
佛山市順德區(qū)、大理永平縣、湘西州吉首市、鹽城市射陽(yáng)縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、保山市施甸縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、駐馬店市平輿縣
撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、吉安市吉安縣、慶陽(yáng)市西峰區(qū)、呂梁市汾陽(yáng)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)
常州市新北區(qū)、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、楚雄雙柏縣、溫州市龍港市、上海市浦東新區(qū)、德陽(yáng)市綿竹市、莆田市荔城區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)
甘孜爐霍縣、東方市感城鎮(zhèn)、蕪湖市弋江區(qū)、畢節(jié)市織金縣、黑河市遜克縣、寧夏固原市西吉縣、河源市源城區(qū)、陽(yáng)江市江城區(qū)、龍巖市新羅區(qū)
南昌市新建區(qū)、宜春市袁州區(qū)、焦作市馬村區(qū)、洛陽(yáng)市洛龍區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、上海市松江區(qū)、哈爾濱市巴彥縣
鶴崗市南山區(qū)、開封市禹王臺(tái)區(qū)、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、萬(wàn)寧市北大鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市和平區(qū)、廣西百色市西林縣、無(wú)錫市新吳區(qū)、十堰市房縣
潮州市饒平縣、北京市順義區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、畢節(jié)市織金縣、德州市禹城市、菏澤市鄄城縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、晉中市太谷區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)
韶關(guān)市始興縣、綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、湛江市吳川市、濰坊市安丘市、茂名市茂南區(qū)、海南貴德縣、無(wú)錫市江陰市
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信陽(yáng)市潢川縣、黃岡市紅安縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、上海市閔行區(qū)
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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(yǔ)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(yǔ)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(guò)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(guò)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(lái)，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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