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平?jīng)鍪星f浪縣、鄂州市梁子湖區(qū)、楚雄牟定縣、成都市新都區(qū)、丹東市東港市、貴陽市白云區(qū)、大理劍川縣、襄陽市宜城市、咸陽市秦都區(qū)、渭南市富平縣
蘇州市虎丘區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、岳陽市湘陰縣、周口市川匯區(qū)
寧夏銀川市永寧縣、南陽市宛城區(qū)、寶雞市隴縣、慶陽市寧縣、海東市民和回族土族自治縣、青島市平度市
德州市陵城區(qū)、撫順市順城區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、牡丹江市林口縣、晉城市澤州縣、臨汾市洪洞縣、駐馬店市正陽縣
大慶市紅崗區(qū)、丹東市東港市、合肥市廬陽區(qū)、河源市紫金縣、廣州市南沙區(qū)、渭南市合陽縣、襄陽市?？悼h、四平市鐵西區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、三沙市西沙區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、大慶市肇州縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、南昌市青云譜區(qū)、鷹潭市貴溪市、泉州市鯉城區(qū)
哈爾濱市方正縣、遵義市紅花崗區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、佳木斯市同江市、通化市二道江區(qū)、隴南市徽縣、齊齊哈爾市龍江縣、三明市尤溪縣、涼山越西縣
白山市江源區(qū)、安康市平利縣、云浮市云城區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、成都市溫江區(qū)
屯昌縣南坤鎮(zhèn)、南昌市新建區(qū)、平頂山市寶豐縣、廣西桂林市灌陽縣、吉林市舒蘭市、濟(jì)寧市汶上縣、揚(yáng)州市邗江區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)
嘉興市海鹽縣、渭南市合陽縣、鄭州市登封市、贛州市信豐縣、榆林市橫山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、淄博市淄川區(qū)、忻州市原平市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、阜新市阜新蒙古族自治縣
廣西北海市鐵山港區(qū)、南京市建鄴區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、黔南甕安縣、黃山市黃山區(qū)
東營市河口區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、漳州市華安縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、廣州市白云區(qū)、湛江市徐聞縣、寶雞市眉縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、常州市金壇區(qū)
南昌市西湖區(qū)、泉州市金門縣、梅州市大埔縣、吉安市新干縣、昭通市巧家縣、陽泉市平定縣、甘孜得榮縣
晉中市祁縣、上海市靜安區(qū)、長春市雙陽區(qū)、衡陽市常寧市、重慶市南川區(qū)、襄陽市樊城區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、泉州市惠安縣
內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、開封市禹王臺區(qū)、臨夏臨夏縣、吉安市泰和縣、蘇州市虎丘區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、廣西南寧市馬山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
重慶市南岸區(qū)、株洲市炎陵縣、徐州市鼓樓區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、宜昌市興山縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)
定安縣龍湖鎮(zhèn)、宜春市萬載縣、佛山市三水區(qū)、河源市連平縣、潮州市湘橋區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、廣西南寧市馬山縣、廣西南寧市江南區(qū)、廣安市前鋒區(qū)
西安市周至縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、平頂山市寶豐縣、成都市溫江區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、泰安市東平縣
榆林市清澗縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、黔東南丹寨縣、懷化市通道侗族自治縣、廣西梧州市蒼梧縣、長沙市雨花區(qū)、天水市秦安縣、汕頭市潮陽區(qū)
澄邁縣金江鎮(zhèn)、廣西百色市平果市、雅安市天全縣、濮陽市清豐縣、鹽城市鹽都區(qū)
襄陽市谷城縣、果洛瑪多縣、六安市裕安區(qū)、伊春市鐵力市、榆林市佳縣
三明市將樂縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、日照市五蓮縣、臨滄市臨翔區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、大慶市林甸縣
西安市高陵區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、陽江市陽東區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宣城市涇縣、蚌埠市淮上區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)
廣元市利州區(qū)、遼源市西安區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、北京市豐臺區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、紅河石屏縣、臨沂市蘭陵縣、日照市嵐山區(qū)、泰州市泰興市
雞西市梨樹區(qū)、合肥市肥東縣、商洛市丹鳳縣、平頂山市郟縣、廣元市蒼溪縣、河源市東源縣、自貢市榮縣、四平市鐵西區(qū)、臨沂市蘭陵縣
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廣西柳州市三江侗族自治縣、焦作市中站區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、廣西桂林市平樂縣、哈爾濱市道外區(qū)、益陽市赫山區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
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陽江市陽西縣、四平市雙遼市、株洲市攸縣、駐馬店市泌陽縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、莆田市荔城區(qū)
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上海財經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財經(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評估基準(zhǔn)。這是一個為全面評估大型語言模型（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評估集進(jìn)行升級，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16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標(biāo)準(zhǔn)、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(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)測試包含六大核心模塊：金融學(xué)術(shù)知識、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)性測試。
??? ?海量高質(zhì)量試題： 超過16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場景與決策過程，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)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評估矩陣：覆蓋金融領(lǐng)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評估的廣度與深度，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：
推動中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領(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，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(yán)謹(jǐn)評估，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(lǐng)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(lǐng)域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財經(jīng)大學(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學(xué)院院長劉元春表示，當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)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(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(zé)任。
測評團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級金融學(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)性測試”模塊進(jìn)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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財經(jīng)大學(xué)會更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面，將會建設(shè)更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面，依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，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)測試集，動態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領(lǐng)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(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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