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廣安市華鎣市、齊齊哈爾市克東縣、樂山市五通橋區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、衡陽市祁東縣、七臺河市茄子河區(qū)、平?jīng)鍪腥A亭縣、保山市昌寧縣、雙鴨山市友誼縣
荊門市京山市、三明市寧化縣、榆林市吳堡縣、大慶市林甸縣、重慶市璧山區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
韶關(guān)市新豐縣、紅河瀘西縣、周口市淮陽區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、海西蒙古族都蘭縣、永州市零陵區(qū)
黃石市黃石港區(qū)、臨汾市古縣、齊齊哈爾市克東縣、寧波市寧?？h、濱州市沾化區(qū)、濟南市商河縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、重慶市長壽區(qū)、珠海市金灣區(qū)、三門峽市盧氏縣
天水市秦安縣、臨汾市曲沃縣、吉安市井岡山市、鶴壁市山城區(qū)、韶關(guān)市始興縣、?？谑旋埲A區(qū)
黃岡市蘄春縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、寧夏銀川市賀蘭縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、周口市商水縣
韶關(guān)市翁源縣、太原市清徐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、麗江市永勝縣、楚雄大姚縣、棗莊市滕州市、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)
徐州市鼓樓區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、紅河開遠市、運城市絳縣、重慶市云陽縣、遼陽市白塔區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、六安市葉集區(qū)
婁底市冷水江市、婁底市新化縣、南京市鼓樓區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、漢中市佛坪縣、朝陽市雙塔區(qū)
泰安市新泰市、儋州市木棠鎮(zhèn)、平?jīng)鍪腥A亭縣、咸陽市旬邑縣、天水市麥積區(qū)、蘭州市紅古區(qū)
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)
攀枝花市仁和區(qū)、重慶市璧山區(qū)、荊門市鐘祥市、黔南三都水族自治縣、淄博市張店區(qū)、武漢市江漢區(qū)、上海市靜安區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、伊春市湯旺縣
六安市霍邱縣、廣西欽州市欽北區(qū)、三明市寧化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、晉城市沁水縣
廣安市華鎣市、長春市榆樹市、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、廣安市廣安區(qū)、鹽城市濱?？h、棗莊市薛城區(qū)
海西蒙古族茫崖市、貴陽市南明區(qū)、黃岡市黃梅縣、三明市大田縣、衢州市江山市、肇慶市懷集縣、蕪湖市繁昌區(qū)、郴州市安仁縣、南通市崇川區(qū)
渭南市華陰市、中山市黃圃鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)、上海市嘉定區(qū)、合肥市肥東縣、天水市秦州區(qū)、肇慶市端州區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、遵義市仁懷市
蘇州市張家港市、中山市黃圃鎮(zhèn)、永州市零陵區(qū)、西安市新城區(qū)、晉中市左權(quán)縣、七臺河市桃山區(qū)、大理永平縣、杭州市江干區(qū)
天水市清水縣、阜新市太平區(qū)、寶雞市千陽縣、咸陽市武功縣、深圳市寶安區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、鄭州市新密市、雞西市滴道區(qū)、綏化市蘭西縣
忻州市五臺縣、衡陽市祁東縣、廣西百色市德?？h、邵陽市北塔區(qū)、黔西南普安縣、中山市民眾鎮(zhèn)、蘭州市永登縣、商丘市夏邑縣、十堰市丹江口市、眉山市洪雅縣
煙臺市芝罘區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、永州市東安縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、黃岡市蘄春縣、漢中市漢臺區(qū)
儋州市木棠鎮(zhèn)、廣西桂林市七星區(qū)、揭陽市榕城區(qū)、亳州市蒙城縣、淮南市壽縣、宣城市寧國市、北京市房山區(qū)
上海市浦東新區(qū)、紹興市嵊州市、湛江市廉江市、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、遵義市赤水市、廣西百色市田陽區(qū)
廣西玉林市福綿區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、大連市長?？h、安康市嵐皋縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、濰坊市壽光市、龍巖市連城縣、丹東市寬甸滿族自治縣
廣西崇左市扶綏縣、西安市新城區(qū)、商洛市商南縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、安康市寧陜縣、海西蒙古族茫崖市、宜昌市五峰土家族自治縣、鐵嶺市西豐縣、沈陽市新民市
北京市石景山區(qū)、成都市彭州市、攀枝花市東區(qū)、紹興市新昌縣、泉州市德化縣、遵義市桐梓縣、岳陽市湘陰縣、肇慶市高要區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、朔州市朔城區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、綿陽市梓潼縣、天津市西青區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、內(nèi)江市市中區(qū)
巴中市巴州區(qū)、北京市順義區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、延邊延吉市、湘西州花垣縣
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內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、重慶市巴南區(qū)、宜昌市秭歸縣、湛江市麻章區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗
德州市禹城市、延安市宜川縣、徐州市沛縣、湛江市吳川市、郴州市宜章縣、吉林市昌邑區(qū)、運城市絳縣、廣西崇左市憑祥市、自貢市榮縣、延安市富縣
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雙鴨山市饒河縣、韶關(guān)市樂昌市、海南貴南縣、廣西南寧市賓陽縣、開封市禹王臺區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、鞍山市海城市、黔南長順縣
黃石市陽新縣、三亞市崖州區(qū)、連云港市灌云縣、駐馬店市確山縣、吉安市永豐縣、昆明市晉寧區(qū)、安慶市望江縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、惠州市惠城區(qū)
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準|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(lǐng)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(lǐng)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(lǐng)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(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(lǐng)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(chǔ)。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)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(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(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(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。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(lǐng)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(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，依托上財在金融學科建設(shè)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(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準也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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