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東莞市常平鎮(zhèn)、張掖市臨澤縣、海西蒙古族茫崖市、通化市柳河縣、曲靖市宣威市、西雙版納景洪市、盤錦市雙臺子區(qū)、重慶市酉陽縣、吉林市樺甸市、畢節(jié)市金沙縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、黔西南望謨縣、鄭州市滎陽市、隴南市康縣、宜春市高安市、河源市東源縣、營口市站前區(qū)、楚雄牟定縣、景德鎮(zhèn)市樂平市
廣西北海市鐵山港區(qū)、漳州市東山縣、濱州市陽信縣、忻州市代縣、九江市瑞昌市、重慶市巫山縣、大理漾濞彝族自治縣、雅安市漢源縣、淮安市盱眙縣
廣西柳州市魚峰區(qū)、湘西州永順縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、安陽市滑縣、濟寧市泗水縣、廣西欽州市欽南區(qū)、廣西南寧市馬山縣
銅川市王益區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、湘西州花垣縣、洛陽市洛龍區(qū)、淮安市漣水縣、廣州市荔灣區(qū)、汕頭市南澳縣、洛陽市洛寧縣、伊春市友好區(qū)、畢節(jié)市織金縣
儋州市海頭鎮(zhèn)、榆林市橫山區(qū)、婁底市雙峰縣、漢中市南鄭區(qū)、恩施州利川市、郴州市桂陽縣、南昌市青云譜區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)、甘孜丹巴縣、玉溪市華寧縣
周口市淮陽區(qū)、福州市長樂區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、揭陽市揭西縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)
衡陽市常寧市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、渭南市白水縣、鄭州市中牟縣、濮陽市范縣
長治市沁縣、衡陽市蒸湘區(qū)、漯河市臨潁縣、廣西貴港市港南區(qū)、眉山市東坡區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、綿陽市鹽亭縣、黔西南安龍縣
岳陽市岳陽樓區(qū)、安慶市迎江區(qū)、大理賓川縣、寧夏吳忠市鹽池縣、揚州市邗江區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、畢節(jié)市織金縣、延安市富縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、廣西賀州市富川瑤族自治縣、荊州市荊州區(qū)、儋州市雅星鎮(zhèn)、嘉興市南湖區(qū)、海東市互助土族自治縣、揭陽市揭東區(qū)、大連市沙河口區(qū)、紅河石屏縣
鶴崗市蘿北縣、北京市朝陽區(qū)、贛州市興國縣、濟寧市任城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、重慶市合川區(qū)、許昌市襄城縣、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、湘西州龍山縣
泉州市石獅市、宜賓市興文縣、三門峽市澠池縣、文昌市文城鎮(zhèn)、昆明市嵩明縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、漢中市略陽縣、南京市鼓樓區(qū)、舟山市普陀區(qū)
黔南獨山縣、運城市聞喜縣、漢中市洋縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、開封市尉氏縣
寧德市屏南縣、貴陽市云巖區(qū)、郴州市資興市、茂名市化州市、鷹潭市月湖區(qū)
蚌埠市五河縣、宿遷市沭陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、駐馬店市上蔡縣、成都市青羊區(qū)、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、東莞市石排鎮(zhèn)、漳州市龍文區(qū)
隨州市隨縣、齊齊哈爾市克山縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、永州市雙牌縣、成都市蒲江縣、漳州市薌城區(qū)、眉山市仁壽縣、衡陽市衡山縣
周口市西華縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、武漢市新洲區(qū)、麗水市青田縣、昭通市威信縣、甘南迭部縣、文昌市東路鎮(zhèn)、臨汾市曲沃縣、泉州市豐澤區(qū)
龍巖市漳平市、淮南市鳳臺縣、茂名市高州市、大連市瓦房店市、慶陽市鎮(zhèn)原縣
寧德市古田縣、臨汾市汾西縣、廣西梧州市蒼梧縣、吉安市安福縣、宣城市寧國市、盤錦市興隆臺區(qū)、西安市碑林區(qū)、鷹潭市余江區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、上饒市廣豐區(qū)、江門市開平市、重慶市璧山區(qū)、金華市義烏市、黔南都勻市、滁州市南譙區(qū)、銅川市宜君縣
長沙市開福區(qū)、杭州市上城區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、廣西柳州市融水苗族自治縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、中山市南頭鎮(zhèn)、棗莊市薛城區(qū)
廣西南寧市賓陽縣、淮安市盱眙縣、泉州市德化縣、撫順市東洲區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、益陽市桃江縣
遵義市赤水市、紅河河口瑤族自治縣、樂山市犍為縣、武漢市江漢區(qū)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、畢節(jié)市黔西市、大理巍山彝族回族自治縣
益陽市桃江縣、七臺河市桃山區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、沈陽市法庫縣、濱州市無棣縣、撫順市順城區(qū)、達州市達川區(qū)
迪慶德欽縣、福州市晉安區(qū)、涼山喜德縣、綿陽市游仙區(qū)、黔西南普安縣、宜賓市翠屏區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、撫州市金溪縣、杭州市臨安區(qū)
廣西河池市鳳山縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、駐馬店市西平縣、肇慶市德慶縣、宣城市涇縣、黔東南黃平縣、昆明市東川區(qū)、海西蒙古族天峻縣
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內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、永州市雙牌縣、榆林市佳縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、邵陽市隆回縣、孝感市云夢縣、攀枝花市鹽邊縣、青島市李滄區(qū)、咸陽市長武縣
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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)基于廣受認可的FinEval評估集進行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴謹性和金融多模態(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、金融安全認知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴謹性測試。
??? ?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”、“金融嚴謹性測試”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)險的嚴謹評估，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。
測評團隊負責(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“金融嚴謹性測試”模塊進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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