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呂梁市交城縣、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、曲靖市陸良縣、遵義市匯川區(qū)、鄭州市新鄭市、湘潭市岳塘區(qū)、紅河開遠(yuǎn)市、南昌市青山湖區(qū)、大同市云岡區(qū)、巴中市南江縣
郴州市汝城縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、保山市隆陽(yáng)區(qū)、西安市長(zhǎng)安區(qū)、雞西市雞東縣、廣西柳州市鹿寨縣
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
內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、昆明市五華區(qū)、盤錦市盤山縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、德陽(yáng)市廣漢市
甘孜白玉縣、銅川市王益區(qū)、陽(yáng)泉市郊區(qū)、盤錦市盤山縣、綏化市明水縣
曲靖市陸良縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、渭南市臨渭區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、南通市崇川區(qū)、孝感市孝昌縣、四平市雙遼市
德陽(yáng)市中江縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、大連市沙河口區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、湖州市南潯區(qū)
廣西梧州市藤縣、延邊和龍市、寧夏石嘴山市平羅縣、廣州市黃埔區(qū)、亳州市蒙城縣、恩施州巴東縣
廣西梧州市蒼梧縣、咸陽(yáng)市彬州市、白銀市景泰縣、徐州市睢寧縣、臨汾市大寧縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
瀘州市古藺縣、晉城市高平市、遵義市正安縣、廣州市從化區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、武威市古浪縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、湛江市坡頭區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、運(yùn)城市芮城縣
周口市太康縣、上海市金山區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、吉安市萬(wàn)安縣、濱州市鄒平市
德州市禹城市、杭州市拱墅區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、張掖市臨澤縣、銅仁市德江縣、大同市天鎮(zhèn)縣、上饒市德興市、廣西桂林市疊彩區(qū)
廈門市思明區(qū)、南昌市南昌縣、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、遂寧市大英縣、廣西防城港市港口區(qū)
榆林市神木市、菏澤市成武縣、忻州市定襄縣、九江市共青城市、麗水市云和縣
景德鎮(zhèn)市樂(lè)平市、襄陽(yáng)市襄州區(qū)、牡丹江市海林市、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、紅河瀘西縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、南陽(yáng)市西峽縣
白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、內(nèi)江市東興區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、南昌市青云譜區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、遼陽(yáng)市白塔區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)
太原市古交市、湛江市麻章區(qū)、南昌市新建區(qū)、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、無(wú)錫市宜興市、駐馬店市泌陽(yáng)縣、葫蘆島市連山區(qū)
畢節(jié)市納雍縣、伊春市烏翠區(qū)、雞西市虎林市、蘭州市皋蘭縣、宜賓市敘州區(qū)
金華市浦江縣、永州市江華瑤族自治縣、哈爾濱市木蘭縣、上饒市鄱陽(yáng)縣、武威市民勤縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)
瓊海市嘉積鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、甘南卓尼縣、長(zhǎng)沙市寧鄉(xiāng)市、佛山市南海區(qū)、咸寧市咸安區(qū)
白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、撫州市宜黃縣、洛陽(yáng)市汝陽(yáng)縣、德州市臨邑縣、周口市鹿邑縣、青島市黃島區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、商丘市虞城縣
無(wú)錫市新吳區(qū)、臨汾市大寧縣、懷化市溆浦縣、洛陽(yáng)市洛寧縣、海西蒙古族烏蘭縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)
玉溪市華寧縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、漢中市留壩縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、臨夏臨夏縣、北京市海淀區(qū)、三明市大田縣、哈爾濱市木蘭縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
泰州市靖江市、定西市臨洮縣、朔州市朔城區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、四平市雙遼市、濟(jì)寧市梁山縣、衢州市衢江區(qū)
甘南碌曲縣、本溪市溪湖區(qū)、張掖市臨澤縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、白山市臨江市、楚雄姚安縣
宿遷市泗洪縣、湘西州鳳凰縣、廣西欽州市欽北區(qū)、南陽(yáng)市方城縣、鷹潭市月湖區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、孝感市孝昌縣、肇慶市端州區(qū)、天津市寧河區(qū)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、洛陽(yáng)市老城區(qū)、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、遼陽(yáng)市宏偉區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西貴港市覃塘區(qū)
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肇慶市高要區(qū)、福州市臺(tái)江區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、杭州市上城區(qū)、撫州市樂(lè)安縣
宣城市旌德縣、佛山市三水區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、上海市嘉定區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
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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