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沈陽市渾南區(qū)、涼山布拖縣、普洱市西盟佤族自治縣、南充市蓬安縣、牡丹江市西安區(qū)
黑河市嫩江市、天水市秦州區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、紅河紅河縣、淮安市淮安區(qū)
廣西河池市東蘭縣、撫州市資溪縣、馬鞍山市當涂縣、泰州市海陵區(qū)、衡陽市耒陽市
蘭州市永登縣、南平市武夷山市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、?？谑行阌^(qū)、榆林市佳縣、七臺河市新興區(qū)、?？谑旋埲A區(qū)、焦作市山陽區(qū)、梅州市興寧市、西寧市大通回族土族自治縣
韶關(guān)市始興縣、營口市西市區(qū)、榆林市靖邊縣、吉安市吉州區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、海北剛察縣
雙鴨山市四方臺區(qū)、佛山市南海區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、福州市臺江區(qū)、廣西百色市凌云縣、菏澤市牡丹區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、巴中市平昌縣
三亞市天涯區(qū)、鄭州市登封市、臨夏臨夏市、海南貴南縣、棗莊市嶧城區(qū)、天水市武山縣、婁底市新化縣、西雙版納勐?？h、大慶市大同區(qū)
大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、自貢市榮縣、成都市都江堰市、湘西州永順縣、楚雄姚安縣
常德市鼎城區(qū)、黔南荔波縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、雙鴨山市寶山區(qū)、汕尾市陸豐市、開封市龍亭區(qū)、畢節(jié)市赫章縣
武漢市東西湖區(qū)、重慶市開州區(qū)、延安市富縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、運城市夏縣
蕪湖市弋江區(qū)、遵義市余慶縣、淮安市淮陰區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、廣西百色市田林縣、周口市太康縣
伊春市南岔縣、綿陽市梓潼縣、貴陽市開陽縣、安陽市內(nèi)黃縣、平頂山市郟縣、安順市西秀區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、荊門市沙洋縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
營口市西市區(qū)、濟南市商河縣、攀枝花市西區(qū)、商丘市民權(quán)縣、慶陽市正寧縣、咸寧市咸安區(qū)、佛山市順德區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)
三明市三元區(qū)、隨州市隨縣、西安市長安區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、四平市鐵西區(qū)、徐州市銅山區(qū)、福州市福清市、湛江市廉江市、雞西市城子河區(qū)、臺州市黃巖區(qū)
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)蒙古阿拉善盟額濟納旗、吉安市萬安縣、濱州市鄒平市
臨高縣臨城鎮(zhèn)、廣安市武勝縣、南昌市青山湖區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、吉安市新干縣、內(nèi)江市資中縣
泰安市肥城市、滁州市南譙區(qū)、南陽市鄧州市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、雅安市滎經(jīng)縣、長治市沁縣、龍巖市永定區(qū)、松原市長嶺縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、六盤水市鐘山區(qū)
郴州市桂東縣、煙臺市棲霞市、廣州市越秀區(qū)、溫州市泰順縣、寧波市慈溪市、玉樹雜多縣、襄陽市谷城縣、遵義市綏陽縣、張掖市山丹縣、海北海晏縣
臨高縣博厚鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、西寧市城西區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、新余市渝水區(qū)、長春市德惠市、運城市稷山縣
達州市萬源市、黔東南臺江縣、寧夏銀川市靈武市、重慶市江津區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、白城市洮南市、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、撫州市南城縣、洛陽市瀍河回族區(qū)
永州市道縣、海南貴德縣、本溪市桓仁滿族自治縣、三亞市吉陽區(qū)、通化市通化縣、廣西柳州市柳江區(qū)、湛江市霞山區(qū)、黃岡市英山縣、臨沂市蒙陰縣、廣西防城港市上思縣
萬寧市龍滾鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、濟南市長清區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、重慶市渝北區(qū)、泰安市新泰市、牡丹江市東寧市、白銀市景泰縣、自貢市大安區(qū)
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玉樹治多縣、丹東市振安區(qū)、寶雞市扶風縣、黔東南施秉縣、黔南都勻市、漯河市召陵區(qū)、瀘州市古藺縣、池州市青陽縣、濰坊市壽光市
臺州市三門縣、許昌市長葛市、酒泉市金塔縣、揭陽市榕城區(qū)、雅安市蘆山縣、黔南荔波縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)
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煙臺市龍口市、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、焦作市沁陽市、寧德市柘榮縣、岳陽市臨湘市
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鷹潭市貴溪市、宜春市袁州區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、長沙市天心區(qū)、濰坊市青州市、果洛瑪沁縣、重慶市江津區(qū)、巴中市南江縣、安順市西秀區(qū)、泉州市石獅市
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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(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(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。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(guān)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(guān)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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