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鄂州市華容區(qū)、梅州市興寧市、忻州市靜樂縣、涼山德昌縣、西安市周至縣、永州市寧遠縣、朔州市山陰縣、昭通市巧家縣
甘孜新龍縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、葫蘆島市龍港區(qū)、淮安市漣水縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、池州市東至縣、海南同德縣、哈爾濱市五常市、荊州市監(jiān)利市
新余市渝水區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、天津市河北區(qū)、莆田市涵江區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、丹東市寬甸滿族自治縣
撫州市臨川區(qū)、西安市閻良區(qū)、廣西防城港市東興市、長治市武鄉(xiāng)縣、黔東南從江縣、珠海市斗門區(qū)、東營市墾利區(qū)、南通市如東縣
黃山市黟縣、南充市閬中市、玉樹治多縣、南京市高淳區(qū)、延邊琿春市、樂山市井研縣
安康市白河縣、黔南長順縣、南陽市桐柏縣、寧夏吳忠市同心縣、忻州市靜樂縣、佳木斯市撫遠市、錦州市太和區(qū)、湛江市徐聞縣、樂山市井研縣
晉城市沁水縣、上海市金山區(qū)、宜賓市長寧縣、黃南同仁市、甘孜得榮縣
內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、淮北市烈山區(qū)、廣西欽州市浦北縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、太原市萬柏林區(qū)、隴南市兩當縣、江門市江海區(qū)、濰坊市昌樂縣
成都市雙流區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、玉樹囊謙縣、青島市城陽區(qū)、駐馬店市新蔡縣、金華市婺城區(qū)、黑河市遜克縣、哈爾濱市道里區(qū)
廣安市鄰水縣、銅仁市玉屏侗族自治縣、貴陽市云巖區(qū)、延邊和龍市、雅安市名山區(qū)、延安市黃陵縣、衡陽市常寧市、岳陽市臨湘市、綿陽市三臺縣、錦州市凌海市
吉安市吉安縣、商洛市丹鳳縣、淮南市田家庵區(qū)、十堰市竹山縣、中山市五桂山街道
渭南市富平縣、運城市臨猗縣、廣安市前鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、泉州市金門縣、齊齊哈爾市龍江縣
營口市西市區(qū)、濟南市商河縣、攀枝花市西區(qū)、商丘市民權縣、慶陽市正寧縣、咸寧市咸安區(qū)、佛山市順德區(qū)、廣西桂林市秀峰區(qū)
寶雞市麟游縣、延安市宜川縣、廣西來賓市興賓區(qū)、三沙市南沙區(qū)、紅河蒙自市、綏化市北林區(qū)、忻州市五臺縣、孝感市大悟縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗
玉溪市江川區(qū)、洛陽市嵩縣、甘南瑪曲縣、東方市板橋鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、徐州市豐縣、天水市武山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、撫州市金溪縣
張掖市甘州區(qū)、上海市楊浦區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、平頂山市新華區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、邵陽市隆回縣、涼山鹽源縣、渭南市白水縣、綏化市蘭西縣
成都市新都區(qū)、吉林市船營區(qū)、上海市寶山區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、新鄉(xiāng)市輝縣市、揚州市高郵市、鹽城市大豐區(qū)
沈陽市渾南區(qū)、贛州市南康區(qū)、隴南市武都區(qū)、海南貴德縣、遵義市匯川區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)、龍巖市連城縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、邵陽市洞口縣
鄭州市金水區(qū)、株洲市淥口區(qū)、六盤水市水城區(qū)、西安市周至縣、廣西百色市田陽區(qū)、馬鞍山市博望區(qū)、連云港市海州區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)
重慶市巫溪縣、運城市稷山縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣、雞西市麻山區(qū)、大連市中山區(qū)、哈爾濱市賓縣、合肥市廬江縣
黔南貴定縣、合肥市瑤海區(qū)、中山市西區(qū)街道、邵陽市城步苗族自治縣、寧波市象山縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、白銀市會寧縣、臨汾市安澤縣、涼山喜德縣
南充市南部縣、吉安市泰和縣、贛州市龍南市、湘西州花垣縣、遼源市龍山區(qū)
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平?jīng)鍪谐缧趴h、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、本溪市溪湖區(qū)、麗水市云和縣、保山市騰沖市
焦作市山陽區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣西南寧市橫州市、哈爾濱市雙城區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、泰州市泰興市、重慶市大足區(qū)、鄭州市金水區(qū)、紅河建水縣
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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(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(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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