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雙鴨山市尖山區(qū)、漳州市龍文區(qū)、信陽市平橋區(qū)、嘉興市海鹽縣、西安市蓮湖區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、德州市齊河縣、徐州市豐縣
紹興市諸暨市、佳木斯市東風區(qū)、呂梁市孝義市、定安縣定城鎮(zhèn)、廣西崇左市天等縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、南平市建甌市
長沙市望城區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、海西蒙古族茫崖市、天津市靜海區(qū)、周口市西華縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、吉林市船營區(qū)、信陽市光山縣、潮州市湘橋區(qū)、伊春市嘉蔭縣
洛陽市洛寧縣、咸寧市嘉魚縣、齊齊哈爾市依安縣、文昌市重興鎮(zhèn)、鄭州市新鄭市、西寧市城西區(qū)、泉州市洛江區(qū)、晉城市澤州縣、大理洱源縣
河源市和平縣、徐州市云龍區(qū)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、南平市松溪縣、涼山普格縣
岳陽市華容縣、西安市碑林區(qū)、清遠市佛岡縣、汕頭市龍湖區(qū)、內蒙古赤峰市克什克騰旗
通化市集安市、定西市渭源縣、連云港市連云區(qū)、內蒙古呼和浩特市和林格爾縣、煙臺市萊山區(qū)、溫州市文成縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
十堰市茅箭區(qū)、畢節(jié)市黔西市、直轄縣仙桃市、廣西防城港市防城區(qū)、恩施州宣恩縣、鐵嶺市昌圖縣、六盤水市盤州市、安康市寧陜縣
開封市蘭考縣、開封市鼓樓區(qū)、白銀市平川區(qū)、揭陽市惠來縣、臨沂市羅莊區(qū)、渭南市富平縣
湛江市遂溪縣、上饒市德興市、淄博市張店區(qū)、瀘州市龍馬潭區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山會東縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、眉山市洪雅縣、棗莊市市中區(qū)
天水市清水縣、黑河市嫩江市、海南興?？h、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、迪慶香格里拉市、荊門市京山市、成都市錦江區(qū)、金華市義烏市
商丘市梁園區(qū)、朔州市懷仁市、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、三明市沙縣區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、茂名市化州市
曲靖市馬龍區(qū)、嘉興市海寧市、遵義市播州區(qū)、瀘州市合江縣、深圳市寶安區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、慶陽市寧縣、內江市東興區(qū)
定安縣龍河鎮(zhèn)、徐州市賈汪區(qū)、忻州市岢嵐縣、青島市嶗山區(qū)、資陽市安岳縣、綿陽市安州區(qū)、咸寧市通山縣、齊齊哈爾市依安縣
內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、西安市蓮湖區(qū)、漯河市郾城區(qū)、黔南福泉市、天津市東麗區(qū)、珠海市斗門區(qū)、菏澤市單縣、南充市高坪區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)
定西市通渭縣、福州市平潭縣、江門市鶴山市、綏化市北林區(qū)、寶雞市鳳縣、文昌市會文鎮(zhèn)、貴陽市云巖區(qū)、天津市河西區(qū)
焦作市馬村區(qū)、陽江市陽春市、蚌埠市龍子湖區(qū)、昆明市東川區(qū)、涼山昭覺縣、宣城市績溪縣
楚雄南華縣、青島市嶗山區(qū)、隴南市徽縣、重慶市梁平區(qū)、荊州市石首市、白山市長白朝鮮族自治縣、蘇州市吳江區(qū)、運城市新絳縣、延安市子長市、惠州市惠陽區(qū)
宜春市樟樹市、榆林市吳堡縣、衡陽市耒陽市、廣西崇左市大新縣、廣西河池市南丹縣、臺州市椒江區(qū)、內蒙古烏蘭察布市化德縣、營口市鲅魚圈區(qū)、上海市黃浦區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣
廣西欽州市欽南區(qū)、黃南澤庫縣、忻州市岢嵐縣、溫州市龍灣區(qū)、菏澤市成武縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、隴南市兩當縣、攀枝花市米易縣、銅陵市義安區(qū)
紅河開遠市、隨州市隨縣、內蒙古阿拉善盟額濟納旗、涼山會東縣、孝感市應城市、文昌市東路鎮(zhèn)、五指山市水滿、內蒙古烏蘭察布市卓資縣、錦州市義縣、常德市漢壽縣
常德市津市市、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、撫順市新賓滿族自治縣、沈陽市蘇家屯區(qū)、昆明市安寧市、泉州市南安市
本溪市南芬區(qū)、佛山市禪城區(qū)、東莞市莞城街道、廣西南寧市邕寧區(qū)、遵義市正安縣、撫順市撫順縣、遵義市仁懷市
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焦作市山陽區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、南陽市臥龍區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、延邊和龍市、商丘市睢陽區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、黑河市嫩江市、德州市齊河縣、杭州市淳安縣
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保亭黎族苗族自治縣什玲、五指山市水滿、晉城市澤州縣、大慶市肇州縣、大慶市龍鳳區(qū)、常德市津市市
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上海財經大學發(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)性基準數據集。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。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。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，Fin-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，Fin-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)及產業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數據集，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)的數字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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，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、上海財經大學統(tǒng)計與數據科學學院與滴水湖高級金融學院聯聘教授張立文指出，隨著人工智能技術日益深入地融入金融服務的核心流程，Fin-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，Fin-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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