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梅州市蕉嶺縣、平頂山市汝州市、懷化市沅陵縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、大連市長?？h、儋州市和慶鎮(zhèn)
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
定安縣富文鎮(zhèn)、武漢市江岸區(qū)、武漢市青山區(qū)、蘇州市昆山市、開封市尉氏縣、徐州市睢寧縣、黃岡市黃梅縣、通化市柳河縣
黃山市徽州區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、營口市鲅魚圈區(qū)、甘孜色達縣、宜春市樟樹市、商丘市睢陽區(qū)
中山市五桂山街道、東方市東河鎮(zhèn)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、三門峽市澠池縣、泉州市德化縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、清遠市連南瑤族自治縣、臨夏永靖縣
巴中市巴州區(qū)、榆林市神木市、中山市東鳳鎮(zhèn)、楚雄祿豐市、長治市黎城縣、臺州市溫嶺市、文昌市會文鎮(zhèn)、武漢市青山區(qū)、銅川市宜君縣
?？谑协偵絽^(qū)、伊春市豐林縣、渭南市合陽縣、通化市集安市、吉安市遂川縣
內蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、南平市武夷山市、福州市臺江區(qū)、寧德市屏南縣、棗莊市市中區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、安陽市湯陰縣、延邊琿春市、廣安市廣安區(qū)
三門峽市靈寶市、昭通市鹽津縣、西安市新城區(qū)、昭通市彝良縣、周口市川匯區(qū)、上饒市萬年縣、白山市渾江區(qū)、東莞市長安鎮(zhèn)、保山市騰沖市、甘孜理塘縣
青島市即墨區(qū)、?？谑行阌^(qū)、普洱市景東彝族自治縣、臺州市路橋區(qū)、忻州市繁峙縣、中山市五桂山街道、德州市夏津縣、開封市尉氏縣、哈爾濱市雙城區(qū)、臨沂市蒙陰縣
徐州市鼓樓區(qū)、濮陽市濮陽縣、鞍山市臺安縣、杭州市蕭山區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、朝陽市凌源市、臨高縣多文鎮(zhèn)、晉中市左權縣、廣元市青川縣、連云港市海州區(qū)
蕪湖市無為市、沈陽市康平縣、延安市黃龍縣、太原市清徐縣、雅安市寶興縣、內蒙古通遼市科爾沁區(qū)、重慶市涪陵區(qū)
白城市鎮(zhèn)賚縣、內蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、昆明市尋甸回族彝族自治縣、常州市鐘樓區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、天津市武清區(qū)、泉州市德化縣、天津市西青區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、銅陵市樅陽縣
湘潭市湘潭縣、慶陽市華池縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、清遠市佛岡縣、泉州市晉江市、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、廣西賀州市昭平縣、周口市商水縣、呂梁市離石區(qū)
重慶市梁平區(qū)、四平市公主嶺市、大連市旅順口區(qū)、慶陽市西峰區(qū)、五指山市南圣、雅安市名山區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)
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平?jīng)鍪谐缧趴h、吉安市遂川縣、達州市通川區(qū)、昆明市西山區(qū)、貴陽市觀山湖區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市根河市、婁底市冷水江市、金華市婺城區(qū)、贛州市寧都縣
南陽市唐河縣、開封市祥符區(qū)、畢節(jié)市大方縣、安慶市望江縣、揚州市寶應縣
常德市武陵區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、內蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、曲靖市沾益區(qū)、達州市萬源市、昭通市永善縣
連云港市連云區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、咸寧市咸安區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、東營市墾利區(qū)、海西蒙古族格爾木市、晉城市沁水縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、黔東南丹寨縣、廣西梧州市龍圩區(qū)
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領域大模型設立全新評估基準|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）在金融領域的專業(yè)能力與安全性而構建的開創(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：
??? ?全面的領域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術知識、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：覆蓋金融領域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領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。
該基準不僅為金融AI的學術研究和技術發(fā)展設立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構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域的整體水平，最終推動更安全、可靠、公平的AI技術在金融領域落地，為金融行業(yè)的數(shù)字化轉型與社會經(jīng)濟的高質量發(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)管部門制定技術治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機構優(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評估領域邁出了關鍵一步。它旨在為構建更加安全、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)大學會更加關注金融領域的安全合規(guī)、能力建設與智能體評測等維度。在安全層面，將會建設更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設層面，依托上財在金融學科建設中優(yōu)勢，研究團隊將持續(xù)構建具有行業(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域的能力與知識邊界。同時，在“智能體元年”的背景下，有關金融智能體的評測標準也在籌備建設中，敬請期待！
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