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朝陽市龍城區(qū)、嘉興市嘉善縣、贛州市會昌縣、寧夏銀川市靈武市、臨高縣多文鎮(zhèn)、阜新市細河區(qū)、遵義市綏陽縣
大同市新榮區(qū)、延邊安圖縣、長治市沁源縣、海北祁連縣、邵陽市武岡市
淄博市張店區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、無錫市錫山區(qū)、駐馬店市西平縣、福州市閩清縣
內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、天津市北辰區(qū)、南陽市新野縣、樂山市峨眉山市、黃岡市麻城市、南陽市方城縣、濰坊市坊子區(qū)、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、濱州市沾化區(qū)、贛州市崇義縣
寧夏銀川市西夏區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、合肥市肥東縣、宿州市靈璧縣、長沙市芙蓉區(qū)、紅河石屏縣、西寧市湟源縣、中山市南區(qū)街道、延安市安塞區(qū)
文山馬關(guān)縣、平頂山市寶豐縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、文昌市重興鎮(zhèn)、吉安市峽江縣、大連市甘井子區(qū)、淮北市烈山區(qū)、北京市海淀區(qū)、重慶市豐都縣、丹東市元寶區(qū)
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、海東市樂都區(qū)、金昌市金川區(qū)、婁底市新化縣、白山市臨江市、洛陽市瀍河回族區(qū)、廣西桂林市灌陽縣
廣西南寧市橫州市、酒泉市敦煌市、金華市東陽市、渭南市富平縣、資陽市樂至縣、淮北市杜集區(qū)、株洲市淥口區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)
樂山市峨邊彝族自治縣、宜昌市秭歸縣、廈門市海滄區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、迪慶德欽縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、宿州市靈璧縣、湛江市遂溪縣、寶雞市扶風縣
果洛瑪多縣、汕尾市陸河縣、曲靖市馬龍區(qū)、益陽市安化縣、南平市建陽區(qū)、新余市分宜縣
東莞市寮步鎮(zhèn)、吉安市永豐縣、臺州市玉環(huán)市、清遠市陽山縣、巴中市恩陽區(qū)
鎮(zhèn)江市揚中市、寧夏吳忠市同心縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、煙臺市芝罘區(qū)、六盤水市盤州市、哈爾濱市通河縣
肇慶市德慶縣、徐州市睢寧縣、寧波市象山縣、佳木斯市樺南縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、蕪湖市灣沚區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、湛江市廉江市、天水市秦安縣
金華市武義縣、佛山市順德區(qū)、定西市岷縣、楚雄牟定縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、周口市淮陽區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、陽泉市平定縣、吉林市船營區(qū)、忻州市代縣、黃石市黃石港區(qū)
四平市鐵東區(qū)、涼山會東縣、溫州市洞頭區(qū)、常德市桃源縣、邵陽市洞口縣、廣州市番禺區(qū)、朝陽市北票市
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咸寧市嘉魚縣、永州市冷水灘區(qū)、自貢市榮縣、晉城市陵川縣、廣西柳州市柳南區(qū)、濮陽市濮陽縣、惠州市龍門縣
遵義市湄潭縣、廣州市白云區(qū)、安康市石泉縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、榆林市佳縣、臨沂市平邑縣
西雙版納勐?？h、恩施州建始縣、岳陽市湘陰縣、河源市和平縣、廈門市湖里區(qū)、撫州市樂安縣、南陽市淅川縣、文山廣南縣、廣安市武勝縣
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中山市阜沙鎮(zhèn)、莆田市荔城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、廣西欽州市欽南區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、重慶市黔江區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
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上海財經(jīng)大學發(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(lǐng)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(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(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(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(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。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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