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朔州市平魯區(qū)、荊州市石首市、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、遂寧市安居區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、宿遷市宿豫區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、達(dá)州市通川區(qū)
丹東市鳳城市、武威市古浪縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、佳木斯市樺川縣、文昌市文城鎮(zhèn)、永州市新田縣、廣西玉林市容縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、定西市渭源縣、成都市蒲江縣
遼源市西安區(qū)、廣西桂林市興安縣、曲靖市沾益區(qū)、泉州市南安市、寧夏銀川市靈武市
漳州市龍文區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、茂名市電白區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、黔西南貞豐縣
煙臺市萊州市、廣西貴港市平南縣、齊齊哈爾市拜泉縣、張掖市臨澤縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、畢節(jié)市織金縣
衢州市開化縣、渭南市富平縣、安順市平壩區(qū)、涼山甘洛縣、重慶市開州區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、煙臺市棲霞市、新鄉(xiāng)市封丘縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、溫州市樂清市
三亞市海棠區(qū)、宣城市績溪縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、黑河市嫩江市、廣西南寧市興寧區(qū)、大同市新榮區(qū)、南京市高淳區(qū)、揭陽市普寧市、常州市鐘樓區(qū)、大理劍川縣
蘇州市常熟市、南昌市青云譜區(qū)、上饒市玉山縣、濟(jì)南市歷城區(qū)、洛陽市洛寧縣、樂山市金口河區(qū)
遵義市仁懷市、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)寧市曲阜市、定安縣黃竹鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)、江門市鶴山市、樂山市井研縣、?？谑旋埲A區(qū)、池州市石臺縣、楚雄元謀縣
運(yùn)城市鹽湖區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、湘西州保靖縣、湛江市廉江市、珠海市斗門區(qū)、臨沂市河?xùn)|區(qū)
海北門源回族自治縣、宜春市萬載縣、錦州市黑山縣、攀枝花市鹽邊縣、莆田市涵江區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)
郴州市汝城縣、常州市新北區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、宜春市上高縣、北京市房山區(qū)、雅安市石棉縣、金華市金東區(qū)、蚌埠市五河縣、衢州市江山市
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、黃南河南蒙古族自治縣、甘南臨潭縣、丹東市寬甸滿族自治縣、漢中市寧強(qiáng)縣、忻州市保德縣、上饒市橫峰縣、臨沂市羅莊區(qū)、金昌市永昌縣、運(yùn)城市平陸縣
牡丹江市綏芬河市、寶雞市陳倉區(qū)、營口市西市區(qū)、大同市左云縣、泉州市石獅市、玉樹稱多縣、寧德市福安市、黔西南冊亨縣、蘇州市常熟市
東莞市高埗鎮(zhèn)、開封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽市鹽亭縣、咸陽市旬邑縣
廣西欽州市欽南區(qū)、遵義市桐梓縣、丹東市東港市、鶴壁市?？h、伊春市大箐山縣、德州市平原縣、鞍山市立山區(qū)
濟(jì)寧市汶上縣、甘南夏河縣、嘉興市海寧市、宜春市奉新縣、榆林市定邊縣、漳州市漳浦縣、牡丹江市東安區(qū)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、海南同德縣
梅州市梅縣區(qū)、邵陽市新寧縣、銅仁市碧江區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、大連市長?？h、韶關(guān)市曲江區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、上海市浦東新區(qū)、咸陽市淳化縣、黔東南榕江縣、遼源市東豐縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、六安市舒城縣
德陽市綿竹市、雞西市雞東縣、廣西南寧市青秀區(qū)、迪慶香格里拉市、宜賓市敘州區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、萬寧市北大鎮(zhèn)、婁底市新化縣
青島市城陽區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、忻州市岢嵐縣、濟(jì)南市平陰縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、延邊和龍市
茂名市化州市、銅仁市印江縣、衢州市常山縣、聊城市陽谷縣、三亞市崖州區(qū)、寶雞市千陽縣、臨汾市曲沃縣、黔東南從江縣、濰坊市安丘市、寧德市蕉城區(qū)
大理巍山彝族回族自治縣、德州市平原縣、晉中市壽陽縣、棗莊市市中區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、榆林市綏德縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)
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濮陽市濮陽縣、漢中市城固縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、咸寧市赤壁市、朔州市懷仁市、邵陽市綏寧縣
徐州市豐縣、衡陽市石鼓區(qū)、婁底市新化縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、廣西玉林市博白縣
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雞西市麻山區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、湘西州鳳凰縣、甘孜雅江縣、東方市大田鎮(zhèn)、儋州市王五鎮(zhèn)、長春市雙陽區(qū)
中山市小欖鎮(zhèn)、安康市漢陰縣、常德市漢壽縣、錦州市太和區(qū)、徐州市云龍區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、涼山西昌市、大連市長海縣、煙臺市福山區(qū)、南陽市西峽縣
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鐵嶺市鐵嶺縣、北京市昌平區(qū)、德州市樂陵市、臨高縣和舍鎮(zhèn)、漳州市南靖縣、黔西南興仁市、玉樹曲麻萊縣、丹東市振安區(qū)、洛陽市嵩縣、齊齊哈爾市甘南縣
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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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)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(diǎn)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(shí)的金融工作場景與決策過程，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)性測試”評估維度，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(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(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，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)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(gè)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(lì)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(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財(cái)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(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金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。
測評團(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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)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(cái)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(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，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(shí)，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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