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安康市鎮(zhèn)坪縣、荊州市松滋市、齊齊哈爾市建華區(qū)、朝陽市建平縣、岳陽市岳陽縣
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
四平市公主嶺市、嘉興市南湖區(qū)、東莞市東城街道、濱州市鄒平市、忻州市五寨縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
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
廣西桂林市臨桂區(qū)、黃岡市英山縣、南充市蓬安縣、黃石市大冶市、東莞市大朗鎮(zhèn)、涼山德昌縣
廣西欽州市欽南區(qū)、遵義市桐梓縣、丹東市東港市、鶴壁市?？h、伊春市大箐山縣、德州市平原縣、鞍山市立山區(qū)
大理劍川縣、齊齊哈爾市依安縣、廣西桂林市興安縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長春市農(nóng)安縣、本溪市明山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、葫蘆島市龍港區(qū)、福州市閩清縣、成都市雙流區(qū)
宜昌市猇亭區(qū)、南昌市東湖區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、雙鴨山市饒河縣、韶關(guān)市南雄市、自貢市富順縣、中山市三角鎮(zhèn)
海南貴德縣、宿遷市泗洪縣、北京市房山區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣、揚州市儀征市
蚌埠市淮上區(qū)、湘西州永順縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、四平市雙遼市、齊齊哈爾市建華區(qū)、海南興?？h
廣州市白云區(qū)、甘孜瀘定縣、昭通市大關(guān)縣、定西市隴西縣、銅川市印臺區(qū)、十堰市茅箭區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、瀘州市瀘縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、中山市東區(qū)街道
北京市西城區(qū)、廣西河池市鳳山縣、甘孜巴塘縣、重慶市巫山縣、廣西來賓市象州縣、株洲市荷塘區(qū)、濟寧市魚臺縣、昆明市五華區(qū)、大同市云岡區(qū)、上饒市鉛山縣
開封市尉氏縣、太原市杏花嶺區(qū)、定西市通渭縣、長治市黎城縣、西安市雁塔區(qū)、樂山市金口河區(qū)
十堰市張灣區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、晉中市祁縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、懷化市新晃侗族自治縣、連云港市東?？h、蘇州市姑蘇區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、沈陽市遼中區(qū)
平頂山市石龍區(qū)、酒泉市金塔縣、撫州市金溪縣、云浮市新興縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣
文昌市文城鎮(zhèn)、無錫市錫山區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市、撫州市宜黃縣、鄭州市管城回族區(qū)、臺州市黃巖區(qū)
成都市金牛區(qū)、西安市雁塔區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、商丘市民權(quán)縣、涼山冕寧縣、濟南市槐蔭區(qū)、泰州市姜堰區(qū)
龍巖市武平縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、鄭州市鞏義市、孝感市孝南區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、溫州市鹿城區(qū)、黔東南岑鞏縣、遂寧市蓬溪縣、濮陽市范縣
東莞市高埗鎮(zhèn)、開封市順河回族區(qū)、九江市湖口縣、張家界市慈利縣、綿陽市鹽亭縣、咸陽市旬邑縣
黃岡市團風縣、昭通市鹽津縣、廣西桂林市秀峰區(qū)、雞西市虎林市、咸陽市彬州市、撫州市樂安縣、果洛班瑪縣、商丘市睢縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
廣西玉林市北流市、平頂山市魯山縣、果洛達日縣、湘西州保靖縣、甘孜瀘定縣、廣元市劍閣縣、合肥市廬江縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
畢節(jié)市大方縣、重慶市黔江區(qū)、南京市玄武區(qū)、重慶市大渡口區(qū)、中山市東區(qū)街道、九江市柴桑區(qū)、重慶市永川區(qū)、湛江市霞山區(qū)
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甘孜九龍縣、南通市海門區(qū)、平頂山市舞鋼市、荊州市石首市、涼山木里藏族自治縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、黑河市遜克縣
溫州市樂清市、汕頭市龍湖區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、南昌市南昌縣、贛州市南康區(qū)、汕頭市金平區(qū)、雅安市石棉縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、甘孜康定市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
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聊城市東昌府區(qū)、海北祁連縣、朝陽市雙塔區(qū)、肇慶市四會市、襄陽市襄城區(qū)、黃南同仁市
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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|界面新聞
近日，上海財經(jīng)大學(xué)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(xué)術(shù)知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應(yīng)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(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(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)提供了堅實的基礎(chǔ)。
該基準不僅為金融AI的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)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(dǎo)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(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(xué)科價值，體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動金融科技發(fā)展的重要責任。
測評團隊負責人、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(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(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，研究團隊將持續(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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