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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
咸陽市涇陽縣、荊門市沙洋縣、寧夏吳忠市同心縣、忻州市忻府區(qū)、黃石市下陸區(qū)、梅州市大埔縣、煙臺市萊陽市、宿州市蕭縣
平頂山市石龍區(qū)、宿遷市沭陽縣、廣西南寧市青秀區(qū)、郴州市汝城縣、洛陽市嵩縣、遵義市習水縣、涼山西昌市
大連市瓦房店市、涼山越西縣、寧夏吳忠市同心縣、海南同德縣、自貢市自流井區(qū)、營口市蓋州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
佛山市禪城區(qū)、岳陽市君山區(qū)、雙鴨山市饒河縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
許昌市長葛市、南陽市宛城區(qū)、榆林市府谷縣、鞍山市立山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣安市武勝縣、張掖市山丹縣、漳州市南靖縣、阜陽市太和縣
吉安市永豐縣、衡陽市衡山縣、淮南市潘集區(qū)、淮南市鳳臺縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、濮陽市范縣
商丘市民權縣、運城市萬榮縣、株洲市炎陵縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、樂山市井研縣、吉安市安福縣、郴州市汝城縣、寧德市蕉城區(qū)
宣城市郎溪縣、丹東市鳳城市、延安市延川縣、武漢市武昌區(qū)、紅河建水縣
吉安市新干縣、湛江市霞山區(qū)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、馬鞍山市當涂縣、榆林市靖邊縣、云浮市羅定市、阜陽市潁東區(qū)、黃石市陽新縣、邵陽市城步苗族自治縣、汕尾市陸河縣
荊州市荊州區(qū)、德陽市中江縣、長治市武鄉(xiāng)縣、湖州市安吉縣、臨沂市平邑縣、隴南市西和縣、齊齊哈爾市龍江縣、棗莊市嶧城區(qū)、廣西貴港市桂平市
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永州市新田縣、安康市嵐皋縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、三明市沙縣區(qū)、宜春市宜豐縣、寧德市蕉城區(qū)、孝感市漢川市、營口市蓋州市、寧波市余姚市、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)
焦作市孟州市、果洛達日縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、玉溪市易門縣、陽江市陽春市、廣西河池市羅城仫佬族自治縣
宿遷市沭陽縣、淮北市杜集區(qū)、鄭州市二七區(qū)、保山市施甸縣、江門市恩平市、東莞市長安鎮(zhèn)、上海市虹口區(qū)
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定安縣翰林鎮(zhèn)、焦作市解放區(qū)、延安市富縣、廣安市華鎣市、駐馬店市正陽縣、朝陽市朝陽縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、汕頭市濠江區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、大慶市大同區(qū)
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北京市順義區(qū)、濱州市濱城區(qū)、甘孜瀘定縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、黃石市大冶市
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延安市宜川縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、綏化市慶安縣、泰州市靖江市、揚州市儀征市、武漢市青山區(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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