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景德鎮(zhèn)市浮梁縣、北京市西城區(qū)、黃山市徽州區(qū)、延安市延川縣、成都市青白江區(qū)、廣州市花都區(qū)、梅州市蕉嶺縣、常德市臨澧縣、西寧市城西區(qū)
商丘市虞城縣、佳木斯市湯原縣、齊齊哈爾市克山縣、廣安市武勝縣、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣
西安市灞橋區(qū)、長(zhǎng)春市寬城區(qū)、上海市虹口區(qū)、清遠(yuǎn)市英德市、安慶市太湖縣、撫順市清原滿族自治縣
中山市南朗鎮(zhèn)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、宿遷市宿豫區(qū)、無(wú)錫市惠山區(qū)、保山市昌寧縣、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、六安市霍邱縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
楚雄姚安縣、眉山市洪雅縣、寧波市寧海縣、東方市天安鄉(xiāng)、漳州市龍海區(qū)、深圳市寶安區(qū)、白銀市白銀區(qū)、佛山市禪城區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
文昌市昌灑鎮(zhèn)、中山市坦洲鎮(zhèn)、大同市云州區(qū)、雞西市雞冠區(qū)、安慶市大觀區(qū)、湖州市南潯區(qū)、酒泉市玉門市
玉樹曲麻萊縣、駐馬店市泌陽(yáng)縣、瀘州市合江縣、陽(yáng)泉市平定縣、杭州市余杭區(qū)、荊州市松滋市、深圳市光明區(qū)、黔南荔波縣、廣元市青川縣、雅安市天全縣
鶴崗市興安區(qū)、嘉興市海鹽縣、咸陽(yáng)市武功縣、雞西市梨樹區(qū)、廣西河池市東蘭縣、連云港市東?？h、延邊敦化市、天津市西青區(qū)、菏澤市單縣
文昌市重興鎮(zhèn)、儋州市那大鎮(zhèn)、定西市隴西縣、深圳市羅湖區(qū)、湘西州永順縣、廣西梧州市藤縣、攀枝花市鹽邊縣、甘孜雅江縣
佳木斯市樺南縣、常德市鼎城區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、黔西南普安縣、五指山市番陽(yáng)、咸陽(yáng)市乾縣
遼源市東遼縣、甘孜得榮縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、黃南澤庫(kù)縣、成都市青羊區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、漯河市郾城區(qū)、朔州市應(yīng)縣、溫州市泰順縣
郴州市資興市、重慶市江津區(qū)、鄭州市金水區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、廣西柳州市三江侗族自治縣、延安市吳起縣
南充市蓬安縣、儋州市王五鎮(zhèn)、沈陽(yáng)市和平區(qū)、九江市永修縣、貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、延安市吳起縣、衡陽(yáng)市祁東縣
晉中市昔陽(yáng)縣、贛州市于都縣、成都市崇州市、廣西百色市右江區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、忻州市保德縣、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)
聊城市東阿縣、松原市長(zhǎng)嶺縣、沈陽(yáng)市新民市、雅安市寶興縣、十堰市鄖西縣、德陽(yáng)市綿竹市、廣西桂林市象山區(qū)
汕頭市潮陽(yáng)區(qū)、吉安市永新縣、錦州市古塔區(qū)、海北剛察縣、重慶市石柱土家族自治縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、撫順市順城區(qū)、揚(yáng)州市儀征市
南充市高坪區(qū)、南昌市新建區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、滁州市南譙區(qū)、福州市閩清縣
恩施州建始縣、葫蘆島市綏中縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、衢州市開化縣、呂梁市石樓縣、寧德市福鼎市、揚(yáng)州市江都區(qū)
湛江市徐聞縣、通化市二道江區(qū)、涼山越西縣、荊州市公安縣、安陽(yáng)市林州市、黔東南鎮(zhèn)遠(yuǎn)縣、遵義市綏陽(yáng)縣、重慶市墊江縣、渭南市韓城市
成都市彭州市、曲靖市陸良縣、天津市靜海區(qū)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、白山市江源區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、寶雞市千陽(yáng)縣、北京市東城區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
宜昌市興山縣、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、金昌市永昌縣、福州市臺(tái)江區(qū)、朔州市右玉縣
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保山市昌寧縣、常州市溧陽(yáng)市、涼山會(huì)東縣、臺(tái)州市天臺(tái)縣、貴陽(yáng)市白云區(qū)、湘西州保靖縣
沈陽(yáng)市渾南區(qū)、贛州市南康區(qū)、隴南市武都區(qū)、海南貴德縣、遵義市匯川區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、龍巖市連城縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市洞口縣
南平市建甌市、上海市奉賢區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、宜昌市猇亭區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)
德陽(yáng)市廣漢市、吉林市豐滿區(qū)、鄭州市滎陽(yáng)市、廣西河池市東蘭縣、懷化市沅陵縣、嘉興市海寧市、泰州市高港區(qū)、牡丹江市寧安市、大連市西崗區(qū)、臨汾市大寧縣
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常德市石門縣、牡丹江市海林市、徐州市新沂市、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、宜春市豐城市、金昌市金川區(qū)、淄博市高青縣、上海市松江區(qū)、宜春市奉新縣、蘭州市榆中縣
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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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