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廣州市荔灣區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、樂山市峨眉山市、銅仁市印江縣、儋州市中和鎮(zhèn)、運城市夏縣
三明市建寧縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、海北海晏縣、佳木斯市同江市、佳木斯市樺南縣、廣州市番禺區(qū)、宿遷市泗陽縣、海西蒙古族格爾木市、陽泉市礦區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、東莞市虎門鎮(zhèn)、泰安市泰山區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、德州市慶云縣、雙鴨山市寶清縣、宜賓市南溪區(qū)、宜昌市遠安縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、長春市德惠市
莆田市涵江區(qū)、青島市城陽區(qū)、吉安市新干縣、贛州市寧都縣、無錫市濱湖區(qū)、黃南同仁市
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、黃岡市麻城市、晉城市陵川縣、麗水市蓮都區(qū)、咸陽市三原縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、甘南合作市、成都市金牛區(qū)、三亞市天涯區(qū)、駐馬店市確山縣
株洲市淥口區(qū)、四平市鐵西區(qū)、忻州市五寨縣、盤錦市盤山縣、黃石市黃石港區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、三明市建寧縣、天津市津南區(qū)、嘉興市嘉善縣
本溪市明山區(qū)、白山市靖宇縣、贛州市瑞金市、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、商丘市柘城縣、連云港市贛榆區(qū)、撫順市順城區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、三明市尤溪縣
遼陽市燈塔市、麗水市青田縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、武漢市漢南區(qū)、商洛市洛南縣、瀘州市合江縣、重慶市南岸區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、攀枝花市鹽邊縣
張掖市山丹縣、甘南迭部縣、重慶市城口縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、渭南市蒲城縣、武威市天祝藏族自治縣
上海市楊浦區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、六安市舒城縣、盤錦市大洼區(qū)、淮南市大通區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、武漢市江漢區(qū)、朔州市山陰縣、綏化市安達市
廣西南寧市良慶區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、湘西州永順縣、廣西桂林市永?？h、汕尾市陸豐市、東莞市道滘鎮(zhèn)
蕪湖市繁昌區(qū)、九江市武寧縣、忻州市定襄縣、衡陽市衡東縣、茂名市電白區(qū)、合肥市巢湖市、畢節(jié)市赫章縣、臺州市椒江區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、岳陽市君山區(qū)
甘南臨潭縣、文昌市文教鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、宿遷市宿城區(qū)、鎮(zhèn)江市揚中市、太原市尖草坪區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、廣西玉林市陸川縣
樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、太原市古交市、郴州市嘉禾縣、海南同德縣、蘇州市吳江區(qū)、三亞市吉陽區(qū)
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汕頭市澄海區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、廣西百色市德?？h、文昌市潭牛鎮(zhèn)、株洲市醴陵市、福州市鼓樓區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、韶關市新豐縣
撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、大同市陽高縣、湘潭市韶山市、洛陽市老城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、重慶市秀山縣、寧波市北侖區(qū)、營口市西市區(qū)
廣西梧州市藤縣、本溪市南芬區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、岳陽市云溪區(qū)、許昌市魏都區(qū)、揚州市儀征市、洛陽市西工區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)
廣西百色市西林縣、齊齊哈爾市富?？h、甘孜新龍縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(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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