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漳州市龍文區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、呂梁市石樓縣、泉州市惠安縣、攀枝花市鹽邊縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
宜昌市當陽市、日照市五蓮縣、廣西河池市鳳山縣、五指山市毛道、遵義市匯川區(qū)、渭南市澄城縣、北京市平谷區(qū)
河源市源城區(qū)、肇慶市廣寧縣、濱州市無棣縣、重慶市九龍坡區(qū)、大慶市肇源縣
西安市長安區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、安慶市大觀區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、安慶市宿松縣、三沙市南沙區(qū)
寧夏石嘴山市大武口區(qū)、黔東南施秉縣、撫州市黎川縣、商丘市寧陵縣、恩施州建始縣、牡丹江市海林市、常德市漢壽縣
怒江傈僳族自治州福貢縣、蘇州市太倉市、錦州市古塔區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、寧夏吳忠市鹽池縣、六安市葉集區(qū)
東莞市道滘鎮(zhèn)、湖州市吳興區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、岳陽市華容縣、武漢市漢南區(qū)、三明市寧化縣、菏澤市曹縣、慶陽市西峰區(qū)
溫州市龍港市、青島市市北區(qū)、天津市靜海區(qū)、西安市灞橋區(qū)、上饒市廣豐區(qū)
綏化市安達市、甘孜稻城縣、茂名市信宜市、臨沂市郯城縣、揭陽市揭東區(qū)
寶雞市眉縣、寧波市寧海縣、徐州市鼓樓區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、遼陽市遼陽縣、晉中市左權(quán)縣、平頂山市郟縣、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、南平市建陽區(qū)、泉州市石獅市
清遠市清新區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市、哈爾濱市延壽縣、株洲市淥口區(qū)、保山市昌寧縣、上饒市弋陽縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、昭通市昭陽區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)、曲靖市富源縣
東方市東河鎮(zhèn)、綏化市肇東市、五指山市毛道、荊州市公安縣、漢中市留壩縣
紅河個舊市、甘孜巴塘縣、德州市平原縣、三明市永安市、清遠市陽山縣、文山硯山縣、葫蘆島市綏中縣
南充市蓬安縣、儋州市王五鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、九江市永修縣、貴陽市觀山湖區(qū)、臺州市天臺縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、延安市吳起縣、衡陽市祁東縣
隴南市宕昌縣、牡丹江市愛民區(qū)、漳州市云霄縣、迪慶德欽縣、龍巖市永定區(qū)、南通市崇川區(qū)、咸陽市興平市
重慶市渝中區(qū)、金華市浦江縣、攀枝花市西區(qū)、延安市志丹縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、中山市東區(qū)街道、撫州市南城縣
東方市江邊鄉(xiāng)、涼山美姑縣、滁州市定遠縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、杭州市上城區(qū)、焦作市山陽區(qū)、安康市平利縣、雞西市恒山區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、銅川市印臺區(qū)
長沙市寧鄉(xiāng)市、韶關(guān)市樂昌市、黃岡市黃州區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、寧夏固原市涇源縣
阜新市彰武縣、淮南市八公山區(qū)、贛州市安遠縣、隨州市隨縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣
天津市武清區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、遂寧市船山區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西桂林市荔浦市、福州市長樂區(qū)、吉林市舒蘭市、南充市順慶區(qū)、南京市浦口區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、龍巖市漳平市、淮南市大通區(qū)、重慶市城口縣、甘孜巴塘縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、安慶市太湖縣、七臺河市新興區(qū)、荊門市沙洋縣
十堰市竹溪縣、朝陽市龍城區(qū)、上饒市萬年縣、涼山布拖縣、瀘州市合江縣、五指山市南圣
迪慶香格里拉市、達州市達川區(qū)、黔南三都水族自治縣、上海市楊浦區(qū)、張掖市山丹縣、資陽市樂至縣
徐州市邳州市、甘南卓尼縣、銅仁市江口縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、漯河市源匯區(qū)、遼源市東遼縣、池州市貴池區(qū)、安康市寧陜縣
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廣元市旺蒼縣、廣西百色市德?？h、廣西梧州市龍圩區(qū)、孝感市云夢縣、蕪湖市南陵縣、潮州市潮安區(qū)、泰州市興化市
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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(fēng)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(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)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(zé)任。
測評團隊負責(zé)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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