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棗莊市山亭區(qū)、黔東南臺江縣、天津市濱海新區(qū)、大連市金州區(qū)、郴州市宜章縣、安陽市內(nèi)黃縣
太原市尖草坪區(qū)、三明市明溪縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市向陽區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、定西市通渭縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、佛山市順德區(qū)、普洱市景東彝族自治縣
晉中市昔陽縣、中山市南頭鎮(zhèn)、延安市寶塔區(qū)、臨汾市永和縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、西安市藍田縣、德陽市羅江區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣
西雙版納勐海縣、寧波市余姚市、西寧市城西區(qū)、天津市北辰區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、臨滄市云縣
撫州市樂安縣、東營市東營區(qū)、惠州市龍門縣、福州市永泰縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、郴州市臨武縣、白山市渾江區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)
黃山市黃山區(qū)、重慶市城口縣、玉樹治多縣、文昌市重興鎮(zhèn)、東莞市萬江街道、廣西玉林市容縣、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、銅川市宜君縣、廣西南寧市賓陽縣
文昌市馮坡鎮(zhèn)、太原市杏花嶺區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、黔東南天柱縣、鄂州市華容區(qū)、許昌市禹州市、江門市鶴山市、吉林市磐石市、荊門市沙洋縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗
濟寧市兗州區(qū)、溫州市樂清市、沈陽市鐵西區(qū)、淮南市八公山區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、武漢市漢南區(qū)、德州市齊河縣、舟山市定海區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
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
萬寧市南橋鎮(zhèn)、紹興市柯橋區(qū)、撫州市金溪縣、洛陽市汝陽縣、東方市感城鎮(zhèn)、大慶市肇州縣、西安市新城區(qū)
雞西市梨樹區(qū)、南京市高淳區(qū)、榆林市靖邊縣、江門市鶴山市、淮南市壽縣、商丘市寧陵縣、吉林市昌邑區(qū)
商洛市鎮(zhèn)安縣、呂梁市方山縣、上海市浦東新區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、韶關(guān)市仁化縣
甘南瑪曲縣、鄂州市鄂城區(qū)、上海市奉賢區(qū)、株洲市天元區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、三門峽市靈寶市
無錫市惠山區(qū)、濰坊市壽光市、福州市長樂區(qū)、遼陽市文圣區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、伊春市鐵力市、西寧市城北區(qū)
寧德市福鼎市、平頂山市寶豐縣、肇慶市德慶縣、濱州市陽信縣、益陽市赫山區(qū)、舟山市定海區(qū)、黔西南貞豐縣
朔州市懷仁市、西安市閻良區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、大興安嶺地區(qū)漠河市、東莞市高埗鎮(zhèn)、惠州市龍門縣
駐馬店市驛城區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、貴陽市息烽縣、運城市永濟市、青島市黃島區(qū)、朔州市朔城區(qū)、湘西州瀘溪縣
德陽市旌陽區(qū)、南陽市南召縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、紅河瀘西縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、南平市延平區(qū)、麗水市松陽縣、眉山市彭山區(qū)、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、棗莊市滕州市
玉樹稱多縣、盤錦市大洼區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、九江市瑞昌市、三門峽市陜州區(qū)、海東市平安區(qū)、九江市柴桑區(qū)、雙鴨山市饒河縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗
洛陽市孟津區(qū)、綿陽市北川羌族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、亳州市利辛縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、哈爾濱市方正縣、安慶市大觀區(qū)
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、德州市德城區(qū)、惠州市博羅縣、太原市小店區(qū)、青島市平度市、寧夏中衛(wèi)市海原縣
阿壩藏族羌族自治州茂縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、南陽市唐河縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、贛州市贛縣區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、昭通市鹽津縣、貴陽市觀山湖區(qū)
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沈陽市大東區(qū)、鶴壁市?？h、成都市青白江區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、九江市德安縣、平?jīng)鍪星f浪縣、信陽市潢川縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、煙臺市萊山區(qū)
達州市萬源市、西安市周至縣、安康市嵐皋縣、涼山鹽源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、重慶市梁平區(qū)、濟寧市汶上縣、朝陽市朝陽縣
宜賓市珙縣、太原市晉源區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、鹽城市建湖縣、綏化市望奎縣、東營市東營區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、嘉興市海寧市
東莞市道滘鎮(zhèn)、溫州市平陽縣、黃山市歙縣、北京市石景山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
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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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