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金華市蘭溪市、張掖市高臺縣、江門市新會區(qū)、昆明市石林彝族自治縣、遵義市仁懷市、延安市黃龍縣、泉州市鯉城區(qū)、松原市扶余市
樂山市馬邊彝族自治縣、濟南市長清區(qū)、黃岡市羅田縣、忻州市繁峙縣、廣西崇左市天等縣、梅州市大埔縣、天津市靜海區(qū)、焦作市中站區(qū)
贛州市于都縣、長沙市寧鄉(xiāng)市、涼山布拖縣、南京市建鄴區(qū)、汕頭市南澳縣、楚雄楚雄市、武威市民勤縣、阜新市太平區(qū)、肇慶市高要區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)
大慶市薩爾圖區(qū)、運城市新絳縣、湖州市吳興區(qū)、阜陽市太和縣、慶陽市西峰區(qū)、泰安市肥城市、牡丹江市陽明區(qū)、海西蒙古族都蘭縣
南平市順昌縣、駐馬店市確山縣、遵義市赤水市、無錫市濱湖區(qū)、長沙市望城區(qū)、濟寧市鄒城市、十堰市竹溪縣、懷化市辰溪縣、衡陽市珠暉區(qū)、咸陽市武功縣
宿遷市泗陽縣、渭南市韓城市、三沙市南沙區(qū)、武威市民勤縣、忻州市代縣、遵義市余慶縣、宿遷市泗洪縣
運城市鹽湖區(qū)、南京市浦口區(qū)、紅河建水縣、衡陽市耒陽市、梅州市豐順縣、許昌市長葛市、文昌市龍樓鎮(zhèn)、海南貴南縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)
白銀市平川區(qū)、雅安市雨城區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、白山市江源區(qū)、文山文山市、鷹潭市貴溪市、玉溪市華寧縣、綏化市望奎縣、綿陽市梓潼縣、綏化市海倫市
成都市金堂縣、臨汾市襄汾縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、雙鴨山市饒河縣、中山市五桂山街道、綏化市海倫市
本溪市本溪滿族自治縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、周口市西華縣、白城市洮北區(qū)、淮南市壽縣、安慶市懷寧縣
松原市寧江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、自貢市榮縣、黔東南施秉縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、馬鞍山市當涂縣
廣西玉林市福綿區(qū)、自貢市大安區(qū)、嘉興市海寧市、泉州市石獅市、泰安市肥城市、商丘市睢陽區(qū)、紅河綠春縣、楚雄元謀縣
曲靖市富源縣、洛陽市欒川縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、麗水市云和縣、鄭州市上街區(qū)、撫州市崇仁縣、揚州市儀征市、西安市蓮湖區(qū)
漢中市佛坪縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣、海東市化隆回族自治縣、沈陽市渾南區(qū)、甘孜道孚縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、內(nèi)江市市中區(qū)、涼山木里藏族自治縣、海南興?？h、武威市涼州區(qū)
大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、哈爾濱市松北區(qū)、安順市普定縣、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、齊齊哈爾市依安縣
涼山昭覺縣、渭南市臨渭區(qū)、昭通市鹽津縣、中山市西區(qū)街道、牡丹江市陽明區(qū)、廈門市集美區(qū)、丹東市振安區(qū)
成都市簡陽市、文昌市文教鎮(zhèn)、鹽城市東臺市、湛江市霞山區(qū)、伊春市鐵力市、棗莊市山亭區(qū)、合肥市肥東縣
榆林市綏德縣、營口市蓋州市、湖州市安吉縣、濟寧市任城區(qū)、鄭州市滎陽市、海東市化隆回族自治縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、文山西疇縣
廣西梧州市蒼梧縣、咸陽市彬州市、白銀市景泰縣、徐州市睢寧縣、臨汾市大寧縣、佳木斯市前進區(qū)
綿陽市平武縣、呂梁市中陽縣、黑河市嫩江市、濟南市市中區(qū)、合肥市巢湖市、滁州市定遠縣、嘉興市南湖區(qū)
臺州市溫嶺市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、長春市綠園區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、臨夏和政縣、昆明市富民縣、臨滄市臨翔區(qū)、駐馬店市上蔡縣、安康市寧陜縣、上饒市信州區(qū)
黔西南普安縣、呂梁市臨縣、綿陽市江油市、玉溪市江川區(qū)、南通市通州區(qū)
周口市西華縣、上海市閔行區(qū)、重慶市綦江區(qū)、徐州市新沂市、榆林市靖邊縣、攀枝花市鹽邊縣、邵陽市新邵縣、廣西百色市那坡縣
樂山市夾江縣、咸陽市秦都區(qū)、大理鶴慶縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、五指山市水滿、運城市聞喜縣、荊門市沙洋縣、黃山市徽州區(qū)、荊州市公安縣
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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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