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綏化市肇東市、黃南同仁市、揚州市廣陵區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、海北祁連縣、廈門市同安區(qū)、合肥市廬陽區(qū)、商洛市柞水縣、伊春市伊美區(qū)
臨沂市費縣、延邊和龍市、煙臺市萊陽市、江門市江海區(qū)、甘孜得榮縣、益陽市南縣、德陽市廣漢市、淮北市杜集區(qū)
哈爾濱市延壽縣、畢節(jié)市織金縣、九江市彭澤縣、焦作市溫縣、天津市西青區(qū)、大理劍川縣、蘭州市安寧區(qū)
長春市綠園區(qū)、果洛久治縣、南通市通州區(qū)、濰坊市壽光市、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、商丘市寧陵縣、黔東南從江縣、肇慶市四會市
溫州市甌海區(qū)、甘南碌曲縣、寧夏銀川市西夏區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)
鷹潭市月湖區(qū)、南平市邵武市、達州市大竹縣、惠州市博羅縣、無錫市惠山區(qū)、聊城市冠縣、孝感市云夢縣、廣西賀州市鐘山縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)、梅州市梅縣區(qū)
濱州市濱城區(qū)、海北門源回族自治縣、贛州市定南縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、河源市源城區(qū)、舟山市岱山縣、廣安市廣安區(qū)、南京市雨花臺區(qū)
溫州市永嘉縣、宿遷市泗陽縣、濟南市歷城區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、達州市渠縣、韶關市南雄市、宜春市銅鼓縣
樂山市馬邊彝族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、天津市津南區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、吉安市青原區(qū)、大理賓川縣、白城市大安市
淮安市漣水縣、廣西南寧市青秀區(qū)、黔東南黎平縣、襄陽市?？悼h、長沙市瀏陽市、濟寧市鄒城市、蘭州市西固區(qū)
錦州市太和區(qū)、青島市市南區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、昆明市安寧市、阿壩藏族羌族自治州茂縣、果洛瑪沁縣
蕪湖市弋江區(qū)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、通化市集安市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、三沙市西沙區(qū)、伊春市友好區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、廈門市海滄區(qū)、雅安市石棉縣
海西蒙古族天峻縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、連云港市海州區(qū)、永州市藍山縣
福州市臺江區(qū)、金華市永康市、汕頭市潮南區(qū)、呂梁市柳林縣、南昌市青云譜區(qū)、雙鴨山市友誼縣、文山硯山縣、周口市商水縣
廣西玉林市博白縣、定西市隴西縣、運城市永濟市、北京市平谷區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、淄博市桓臺縣
黃山市休寧縣、廈門市湖里區(qū)、延邊安圖縣、北京市朝陽區(qū)、煙臺市海陽市、南充市營山縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、海北祁連縣、畢節(jié)市金沙縣
海西蒙古族德令哈市、內(nèi)江市威遠縣、遼源市東豐縣、晉中市左權(quán)縣、南昌市東湖區(qū)、天津市濱海新區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、東營市廣饒縣、沈陽市鐵西區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣
襄陽市樊城區(qū)、三門峽市靈寶市、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、廣西北海市海城區(qū)、徐州市銅山區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、長治市襄垣縣
涼山金陽縣、深圳市鹽田區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、咸陽市永壽縣、駐馬店市正陽縣、安康市石泉縣、廣西來賓市合山市
張家界市慈利縣、綏化市望奎縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、黃岡市團風縣、清遠市陽山縣、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)
安陽市文峰區(qū)、深圳市寶安區(qū)、南京市江寧區(qū)、延安市宜川縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、金昌市金川區(qū)、郴州市安仁縣、漯河市舞陽縣、蚌埠市蚌山區(qū)
廣西桂林市雁山區(qū)、宜春市高安市、濰坊市安丘市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、廣安市鄰水縣、大同市天鎮(zhèn)縣
儋州市蘭洋鎮(zhèn)、玉樹雜多縣、襄陽市樊城區(qū)、海西蒙古族茫崖市、益陽市南縣、銅川市印臺區(qū)、煙臺市萊山區(qū)、黔東南丹寨縣、無錫市江陰市、南通市海門區(qū)
昆明市晉寧區(qū)、延安市黃龍縣、咸陽市彬州市、白銀市景泰縣、甘孜鄉(xiāng)城縣、蚌埠市五河縣、長沙市雨花區(qū)、韶關市樂昌市
杭州市下城區(qū)、臨汾市堯都區(qū)、遼陽市文圣區(qū)、渭南市澄城縣、梅州市平遠縣、婁底市新化縣、福州市福清市
焦作市孟州市、銅仁市德江縣、慶陽市華池縣、淄博市桓臺縣、安慶市桐城市、上海市崇明區(qū)、南通市如東縣、延安市延川縣、黔西南興義市、渭南市華州區(qū)
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南京市浦口區(qū)、黔西南望謨縣、長治市黎城縣、伊春市友好區(qū)、阜陽市太和縣、昆明市石林彝族自治縣
北京市延慶區(qū)、大連市金州區(qū)、九江市永修縣、安慶市懷寧縣、晉城市陽城縣
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廣西南寧市青秀區(qū)、肇慶市廣寧縣、漯河市源匯區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、畢節(jié)市黔西市、衡陽市衡南縣、?？谑行阌^(qū)
成都市都江堰市、鶴壁市?？h、廣西桂林市龍勝各族自治縣、五指山市毛陽、廣州市南沙區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、四平市梨樹縣、漢中市佛坪縣、丹東市元寶區(qū)、黔南羅甸縣
棗莊市市中區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、海南貴南縣、南昌市南昌縣、成都市大邑縣
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瀘州市江陽區(qū)、福州市羅源縣、九江市修水縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)
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德宏傣族景頗族自治州隴川縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、清遠市連州市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領域大模型設立全新評估基準|界面新聞
近日，上海財經(jīng)大學前沿人工智能實驗室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準。這是一個為全面評估大型語言模型（LLMs）在金融領域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開創(chuàng)性基準數(shù)據(jù)集。該基準基于廣受認可的FinEval評估集進行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴謹性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標準、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：
??? ?全面的領域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術(shù)知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應用、金融多模態(tài)能力與金融嚴謹性測試。
??? ?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域的綜合應用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴謹性測試”評估維度，直面當前金融AI發(fā)展的熱點與難點。
六維評估矩陣：覆蓋金融領域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領域確保了評估的廣度與深度，實現(xiàn)了從理論到實踐、從單一能力到復雜任務的立體考察：
推動中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風險敏感的金融行業(yè)，其安全與復雜任務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。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構(gòu)提供了更可靠的風險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當前大模型能力的邊界與短板，從而引導科研方向，促進模型在關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)大學校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學院院長劉元春表示，當前發(fā)布的金融領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)展的重要責任。
測評團隊負責人、上海財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院與滴水湖高級金融學院聯(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的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標志著金融AI評估領域邁出了關鍵一步。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。一方面，新增的“金融嚴謹性測試”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，則填補了當前評估體系在該領域的部分空白，并緊密貼合實際業(yè)務需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對以往版本的基準測試進行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準確，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)大學會更加關注金融領域的安全合規(guī)、能力建設與智能體評測等維度。在安全層面，將會建設更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設層面，依托上財在金融學科建設中優(yōu)勢，研究團隊將持續(xù)構(gòu)建具有行業(yè)代表性和復雜度的金融基準測試集，動態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領域的能力與知識邊界。同時，在“智能體元年”的背景下，有關金融智能體的評測標準也在籌備建設中，敬請期待！
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