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大理永平縣、衢州市龍游縣、廣西玉林市博白縣、本溪市南芬區(qū)、紹興市越城區(qū)、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、德州市齊河縣、黃石市大冶市、東莞市洪梅鎮(zhèn)
延安市延川縣、濟(jì)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(jì)寧市魚(yú)臺(tái)縣、自貢市自流井區(qū)
鄭州市新密市、周口市鹿邑縣、東營(yíng)市利津縣、韶關(guān)市武江區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)
岳陽(yáng)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)
甘孜得榮縣、西安市新城區(qū)、荊門市鐘祥市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、天津市河西區(qū)、吉林市船營(yíng)區(qū)、南京市棲霞區(qū)、樂(lè)山市市中區(qū)
武漢市漢陽(yáng)區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、湖州市南潯區(qū)、嘉興市海寧市、梅州市五華縣、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、十堰市張灣區(qū)
大興安嶺地區(qū)漠河市、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、聊城市莘縣、茂名市信宜市、池州市青陽(yáng)縣、日照市東港區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)
洛陽(yáng)市老城區(qū)、濮陽(yáng)市濮陽(yáng)縣、鄭州市中牟縣、綏化市望奎縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、撫州市黎川縣、樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、張掖市民樂(lè)縣、黃南河南蒙古族自治縣、丹東市振興區(qū)
菏澤市成武縣、梅州市興寧市、菏澤市單縣、阜陽(yáng)市界首市、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、黔西南普安縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、泰州市泰興市
海東市平安區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、廣西柳州市鹿寨縣、聊城市臨清市、駐馬店市正陽(yáng)縣、廣州市從化區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)、紅河彌勒市、昭通市大關(guān)縣
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、阜新市新邱區(qū)、吉安市永新縣、雅安市漢源縣、廣西桂林市灌陽(yáng)縣、昆明市官渡區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、蘭州市城關(guān)區(qū)
眉山市仁壽縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、南京市秦淮區(qū)、迪慶德欽縣、青島市市南區(qū)、菏澤市巨野縣、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、晉中市介休市
盤錦市雙臺(tái)子區(qū)、大理彌渡縣、儋州市王五鎮(zhèn)、上海市崇明區(qū)、朔州市應(yīng)縣、三明市寧化縣
臨汾市大寧縣、上海市奉賢區(qū)、五指山市通什、泉州市鯉城區(qū)、重慶市南岸區(qū)、重慶市巫山縣、商丘市虞城縣、北京市東城區(qū)、朔州市山陰縣
株洲市茶陵縣、江門市蓬江區(qū)、鹽城市射陽(yáng)縣、無(wú)錫市濱湖區(qū)、江門市新會(huì)區(qū)、天水市秦州區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、寧德市霞浦縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、中山市五桂山街道、萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)
大理賓川縣、牡丹江市綏芬河市、廣西玉林市北流市、銅陵市義安區(qū)、無(wú)錫市惠山區(qū)
襄陽(yáng)市宜城市、張掖市甘州區(qū)、杭州市余杭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、南通市如皋市、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、鷹潭市月湖區(qū)、南陽(yáng)市淅川縣、撫順市東洲區(qū)
錦州市黑山縣、十堰市丹江口市、常德市石門縣、晉城市陵川縣、南平市武夷山市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、重慶市九龍坡區(qū)、寧德市福安市、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、涼山會(huì)東縣
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萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、東莞市寮步鎮(zhèn)、廣元市劍閣縣、雅安市雨城區(qū)、信陽(yáng)市固始縣
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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(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(kāi)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(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集，將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(kāi)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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