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安康市紫陽縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、永州市道縣、南通市通州區(qū)、周口市太康縣、泰州市高港區(qū)
阜陽市阜南縣、廣西南寧市橫州市、玉樹玉樹市、海口市龍華區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)
揚州市邗江區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、臨汾市安澤縣、菏澤市成武縣、紅河河口瑤族自治縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、麗江市華坪縣
臨汾市隰縣、岳陽市湘陰縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、海口市瓊山區(qū)、內蒙古烏蘭察布市商都縣、安慶市望江縣、南平市武夷山市、涼山越西縣、內蒙古興安盟烏蘭浩特市
內蒙古赤峰市松山區(qū)、臨夏臨夏縣、昆明市五華區(qū)、咸寧市赤壁市、濱州市陽信縣、懷化市中方縣、大連市金州區(qū)、商丘市梁園區(qū)、信陽市固始縣、長沙市雨花區(qū)
陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、長春市綠園區(qū)、晉城市陵川縣、鞍山市臺安縣、中山市神灣鎮(zhèn)
駐馬店市西平縣、永州市新田縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、懷化市中方縣、漢中市留壩縣
涼山鹽源縣、盤錦市雙臺子區(qū)、成都市蒲江縣、廣西防城港市上思縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、玉樹曲麻萊縣、廣西河池市天峨縣、海東市民和回族土族自治縣、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、隴南市成縣
安康市旬陽市、平頂山市寶豐縣、成都市郫都區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、德陽市中江縣、平頂山市新華區(qū)、成都市簡陽市
呂梁市交城縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、漳州市平和縣、武漢市洪山區(qū)、臨汾市安澤縣、綏化市北林區(qū)、成都市大邑縣、泰安市寧陽縣、黃南河南蒙古族自治縣、德陽市中江縣
隴南市兩當縣、內蒙古通遼市科爾沁區(qū)、忻州市寧武縣、內蒙古錫林郭勒盟多倫縣、寧德市柘榮縣、淮南市田家庵區(qū)
十堰市茅箭區(qū)、泉州市晉江市、臨汾市大寧縣、衡陽市石鼓區(qū)、上海市嘉定區(qū)
萬寧市萬城鎮(zhèn)、廣元市蒼溪縣、長春市寬城區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)、池州市石臺縣、孝感市應城市、鹽城市東臺市、杭州市建德市、徐州市云龍區(qū)
畢節(jié)市赫章縣、涼山德昌縣、深圳市福田區(qū)、遵義市仁懷市、淄博市博山區(qū)、黔南龍里縣、青島市城陽區(qū)、黔西南晴隆縣、梅州市梅江區(qū)
昆明市尋甸回族彝族自治縣、青島市萊西市、蘇州市昆山市、臨夏和政縣、瀘州市敘永縣、定西市通渭縣、大理云龍縣、忻州市忻府區(qū)
泰安市肥城市、淮安市洪澤區(qū)、成都市金牛區(qū)、廣西百色市平果市、咸陽市楊陵區(qū)、周口市鹿邑縣、濰坊市坊子區(qū)、寧德市柘榮縣
金華市義烏市、昆明市嵩明縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、麗江市寧蒗彝族自治縣
肇慶市高要區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)、楚雄楚雄市、濰坊市青州市、延安市寶塔區(qū)、廣西來賓市忻城縣、成都市武侯區(qū)
內蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、汕尾市陸河縣、周口市淮陽區(qū)、武漢市江漢區(qū)、蘭州市皋蘭縣
福州市永泰縣、涼山布拖縣、黑河市五大連池市、甘孜雅江縣、遂寧市射洪市、貴陽市花溪區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、楚雄武定縣、雙鴨山市寶清縣、廣西賀州市八步區(qū)
銅仁市德江縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、河源市和平縣、三明市泰寧縣、三沙市西沙區(qū)、西寧市湟源縣、舟山市岱山縣、恩施州咸豐縣
朝陽市雙塔區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、資陽市樂至縣、咸陽市淳化縣、丹東市元寶區(qū)、撫州市崇仁縣、武漢市漢陽區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、商丘市梁園區(qū)、安康市白河縣
濮陽市臺前縣、贛州市信豐縣、邵陽市新寧縣、韶關市始興縣、六安市金寨縣、臨沂市沂南縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
重慶市綦江區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、運城市平陸縣、懷化市溆浦縣、果洛甘德縣、廣西來賓市象州縣、張家界市武陵源區(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的學術研究和技術發(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技術在金融領域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉型與社會經(jīng)濟的高質量發(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)管部門制定技術治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機構優(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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