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自貢市榮縣、文昌市文教鎮(zhèn)、蘇州市吳江區(qū)、紅河瀘西縣、四平市梨樹縣、南陽市臥龍區(qū)、重慶市大足區(qū)、太原市萬柏林區(qū)
葫蘆島市綏中縣、揭陽市揭東區(qū)、六安市舒城縣、伊春市烏翠區(qū)、宜賓市長寧縣、九江市廬山市、西雙版納景洪市
常州市武進區(qū)、東營市墾利區(qū)、廣州市白云區(qū)、丹東市鳳城市、安陽市殷都區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)
鄭州市新鄭市、涼山寧南縣、深圳市光明區(qū)、泉州市泉港區(qū)、徐州市云龍區(qū)
漯河市召陵區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、宜賓市屏山縣、迪慶香格里拉市、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、廣西玉林市陸川縣、黑河市遜克縣
岳陽市華容縣、中山市南頭鎮(zhèn)、普洱市景東彝族自治縣、廣西賀州市鐘山縣、呂梁市石樓縣、自貢市沿灘區(qū)、楚雄大姚縣、太原市迎澤區(qū)
隴南市禮縣、松原市長嶺縣、三明市泰寧縣、雞西市恒山區(qū)、營口市大石橋市
黃石市大冶市、海東市民和回族土族自治縣、保山市龍陵縣、紹興市上虞區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)
白山市渾江區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、晉城市澤州縣、上海市徐匯區(qū)、廣州市番禺區(qū)、重慶市永川區(qū)
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
雞西市滴道區(qū)、寧德市屏南縣、伊春市金林區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、南陽市新野縣、無錫市梁溪區(qū)、武漢市硚口區(qū)、朔州市平魯區(qū)
廣西桂林市秀峰區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、永州市東安縣、東莞市南城街道、永州市新田縣、鄂州市梁子湖區(qū)、廈門市海滄區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、宜賓市高縣
延安市延川縣、濟南市萊蕪區(qū)、紹興市新昌縣、甘南碌曲縣、綏化市肇東市、常州市新北區(qū)、濟寧市魚臺縣、自貢市自流井區(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
樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、溫州市永嘉縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、開封市蘭考縣、韶關(guān)市新豐縣、肇慶市懷集縣、中山市民眾鎮(zhèn)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗
營口市大石橋市、吉安市井岡山市、張掖市臨澤縣、哈爾濱市巴彥縣、五指山市毛陽、定西市隴西縣、馬鞍山市博望區(qū)、黃南尖扎縣、漢中市佛坪縣
梅州市梅縣區(qū)、宜賓市興文縣、忻州市定襄縣、通化市東昌區(qū)、衡陽市耒陽市
昆明市西山區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、鞍山市海城市、松原市扶余市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市
天津市薊州區(qū)、直轄縣天門市、忻州市寧武縣、三門峽市盧氏縣、佳木斯市郊區(qū)
儋州市海頭鎮(zhèn)、徐州市云龍區(qū)、婁底市雙峰縣、南平市建甌市、贛州市龍南市、金華市婺城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、棗莊市市中區(qū)
洛陽市洛寧縣、吉林市舒蘭市、南平市邵武市、平頂山市郟縣、邵陽市新邵縣、泰州市高港區(qū)
貴陽市觀山湖區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、宜春市奉新縣、衡陽市雁峰區(qū)、東莞市石龍鎮(zhèn)、黃岡市團風(fēng)縣、無錫市梁溪區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、張掖市民樂縣、南昌市西湖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、十堰市房縣、隴南市禮縣、黑河市五大連池市、鹽城市阜寧縣、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市
武漢市東西湖區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、三亞市崖州區(qū)、臨汾市古縣、文昌市重興鎮(zhèn)
太原市尖草坪區(qū)、德州市平原縣、濱州市博興縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、甘孜色達縣、泰安市寧陽縣、南昌市進賢縣、涼山美姑縣
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宣城市涇縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、天津市津南區(qū)、福州市羅源縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、甘孜新龍縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)
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呂梁市石樓縣、揭陽市揭西縣、平頂山市石龍區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、清遠市連州市、佳木斯市樺川縣
伊春市鐵力市、金華市蘭溪市、宣城市廣德市、宿州市泗縣、紅河紅河縣、撫州市南城縣
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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(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(yán)謹(jǐn)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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