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楚雄武定縣、隨州市隨縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、信陽市息縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、遵義市正安縣、銅仁市印江縣
長治市長子縣、中山市港口鎮(zhèn)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、威海市環(huán)翠區(qū)、涼山美姑縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、龍巖市新羅區(qū)
咸陽市三原縣、臨夏永靖縣、襄陽市南漳縣、商丘市民權(quán)縣、咸陽市永壽縣、內(nèi)江市資中縣
西雙版納勐臘縣、咸陽市涇陽縣、臺州市三門縣、郴州市桂東縣、延安市延川縣、杭州市富陽區(qū)
大慶市肇源縣、杭州市淳安縣、青島市萊西市、廣西貴港市桂平市、上饒市玉山縣、寧夏銀川市永寧縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、宣城市旌德縣、瓊海市中原鎮(zhèn)
伊春市金林區(qū)、大同市陽高縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、樂山市馬邊彝族自治縣
贛州市崇義縣、湛江市麻章區(qū)、蕪湖市南陵縣、懷化市中方縣、湘西州吉首市、榆林市子洲縣、晉中市榆社縣、鄭州市新鄭市、信陽市商城縣
汕頭市龍湖區(qū)、東莞市道滘鎮(zhèn)、甘南舟曲縣、廣西來賓市武宣縣、西安市新城區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗
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焦作市修武縣、朝陽市龍城區(qū)、陽泉市盂縣、永州市零陵區(qū)、黔東南黃平縣、甘孜德格縣、綿陽市北川羌族自治縣、鶴壁市?？h、云浮市郁南縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、三門峽市湖濱區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、遂寧市射洪市、襄陽市谷城縣、銅仁市萬山區(qū)、新余市渝水區(qū)、汕尾市陸豐市、鹽城市響水縣、開封市鼓樓區(qū)
葫蘆島市龍港區(qū)、儋州市海頭鎮(zhèn)、銅仁市印江縣、大理洱源縣、云浮市郁南縣、平?jīng)鍪谐缧趴h、廣西賀州市平桂區(qū)、玉溪市江川區(qū)、重慶市江津區(qū)
韶關(guān)市始興縣、文山西疇縣、伊春市友好區(qū)、衡陽市衡東縣、忻州市定襄縣、廣西崇左市天等縣
合肥市肥東縣、宜昌市猇亭區(qū)、江門市鶴山市、淮安市淮安區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、龍巖市永定區(qū)、信陽市羅山縣、遂寧市射洪市
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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(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(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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