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大理祥云縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、蚌埠市蚌山區(qū)、朝陽市凌源市、溫州市甌海區(qū)、吉安市吉州區(qū)、岳陽市君山區(qū)、肇慶市封開縣
長春市綠園區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、南京市建鄴區(qū)、佳木斯市同江市、畢節(jié)市納雍縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、南京市雨花臺區(qū)、撫州市南豐縣
曲靖市沾益區(qū)、臨汾市古縣、大同市云岡區(qū)、重慶市巫溪縣、雅安市滎經(jīng)縣、呂梁市石樓縣
眉山市彭山區(qū)、五指山市毛陽、黃石市黃石港區(qū)、濟南市槐蔭區(qū)、隴南市文縣、海南同德縣、涼山越西縣、鷹潭市余江區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、洛陽市孟津區(qū)
煙臺市蓬萊區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、韶關市翁源縣、宣城市績溪縣、泰安市岱岳區(qū)、甘孜康定市、濟寧市泗水縣
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畢節(jié)市黔西市、成都市成華區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、廣西來賓市興賓區(qū)、三門峽市湖濱區(qū)
駐馬店市上蔡縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、南昌市進賢縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、丹東市寬甸滿族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、甘孜德格縣、寧夏固原市涇源縣
通化市集安市、定西市渭源縣、連云港市連云區(qū)、內(nèi)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)
江門市新會區(qū)、臨沂市郯城縣、聊城市東昌府區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、湖州市德清縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
南昌市新建區(qū)、益陽市赫山區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、漢中市城固縣、肇慶市四會市、瀘州市江陽區(qū)、臨夏廣河縣
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西寧市大通回族土族自治縣、龍巖市新羅區(qū)、商丘市夏邑縣、重慶市云陽縣、黃南同仁市、東方市東河鎮(zhèn)、廣西北海市鐵山港區(qū)、濰坊市高密市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)
池州市東至縣、大連市中山區(qū)、南平市順昌縣、焦作市沁陽市、天津市北辰區(qū)
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上海市閔行區(qū)、定西市渭源縣、武漢市洪山區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、忻州市河曲縣、甘南迭部縣
上饒市余干縣、杭州市拱墅區(qū)、咸陽市旬邑縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)、上海市閔行區(qū)、蘇州市相城區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、丹東市東港市
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鐵嶺市調(diào)兵山市、重慶市武隆區(qū)、黃岡市紅安縣、松原市扶余市、廣西河池市天峨縣、廣西河池市東蘭縣、漢中市城固縣
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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(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(shù)研究和技術(shù)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(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(shù)在金融領域落地，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評估領域邁出了關鍵一步。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(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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