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宜昌市伍家崗區(qū)、濱州市沾化區(qū)、溫州市龍港市、宜昌市宜都市、海東市樂都區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西南寧市興寧區(qū)、五指山市毛陽、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、周口市川匯區(qū)
安慶市太湖縣、臨沂市費縣、宜賓市屏山縣、涼山寧南縣、廣西河池市都安瑤族自治縣、亳州市利辛縣、沈陽市沈河區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣、安慶市懷寧縣、哈爾濱市松北區(qū)
寶雞市岐山縣、果洛瑪沁縣、潮州市潮安區(qū)、恩施州利川市、大興安嶺地區(qū)塔河縣、涼山寧南縣
雞西市雞東縣、西安市長安區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、阜新市彰武縣、文昌市東路鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)
肇慶市高要區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、臨沂市莒南縣、武漢市青山區(qū)、黔東南凱里市、安順市普定縣、懷化市通道侗族自治縣、玉樹雜多縣
黃岡市武穴市、儋州市光村鎮(zhèn)、延邊延吉市、濰坊市寒亭區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、海西蒙古族天峻縣、廣西崇左市扶綏縣、焦作市中站區(qū)、荊門市沙洋縣、黑河市五大連池市
渭南市臨渭區(qū)、安慶市岳西縣、濰坊市安丘市、雅安市漢源縣、內蒙古興安盟阿爾山市、張掖市高臺縣
洛陽市澗西區(qū)、上海市青浦區(qū)、海南同德縣、威海市榮成市、攀枝花市西區(qū)、屯昌縣坡心鎮(zhèn)
恩施州建始縣、福州市鼓樓區(qū)、朔州市懷仁市、濟寧市汶上縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
內蒙古通遼市開魯縣、阜陽市太和縣、撫州市資溪縣、黔南惠水縣、臺州市黃巖區(qū)、重慶市豐都縣、成都市蒲江縣、遂寧市射洪市、寧夏銀川市西夏區(qū)
蕪湖市繁昌區(qū)、德州市德城區(qū)、吉安市峽江縣、榆林市米脂縣、上海市閔行區(qū)、寧德市柘榮縣、池州市石臺縣
淄博市博山區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、荊州市石首市、北京市海淀區(qū)、運城市平陸縣、沈陽市渾南區(qū)、廣西崇左市寧明縣、寶雞市鳳翔區(qū)、內蒙古呼和浩特市回民區(qū)
商丘市柘城縣、內蒙古通遼市霍林郭勒市、鄭州市新密市、廣西崇左市憑祥市、甘孜理塘縣、菏澤市牡丹區(qū)、佳木斯市東風區(qū)、涼山會理市
延邊延吉市、宣城市宣州區(qū)、漯河市源匯區(qū)、雞西市麻山區(qū)、九江市永修縣、大理彌渡縣、重慶市涪陵區(qū)
哈爾濱市方正縣、衢州市龍游縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、五指山市番陽、哈爾濱市道里區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、西安市鄠邑區(qū)
南平市政和縣、貴陽市花溪區(qū)、清遠市陽山縣、徐州市賈汪區(qū)、宣城市績溪縣、菏澤市成武縣
南充市儀隴縣、宿遷市宿城區(qū)、漢中市佛坪縣、德陽市中江縣、吉安市永豐縣
溫州市樂清市、成都市新津區(qū)、上饒市萬年縣、宜春市袁州區(qū)、舟山市岱山縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、開封市通許縣
阜陽市太和縣、涼山木里藏族自治縣、南京市玄武區(qū)、貴陽市白云區(qū)、攀枝花市米易縣、杭州市桐廬縣、曲靖市馬龍區(qū)、清遠市連南瑤族自治縣、福州市晉安區(qū)
重慶市奉節(jié)縣、德州市陵城區(qū)、白山市臨江市、常德市桃源縣、紅河石屏縣、天津市東麗區(qū)
衢州市開化縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、攀枝花市東區(qū)、內蒙古烏海市海勃灣區(qū)、揚州市儀征市、海西蒙古族都蘭縣
內蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、遼源市西安區(qū)、德州市德城區(qū)、重慶市江北區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)
貴陽市觀山湖區(qū)、南京市高淳區(qū)、安康市石泉縣、哈爾濱市尚志市、濮陽市臺前縣、文山西疇縣
安陽市北關區(qū)、遵義市播州區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、濟南市平陰縣、丹東市振興區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、廣西來賓市象州縣、玉樹囊謙縣
張家界市武陵源區(qū)、紹興市諸暨市、晉中市太谷區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、昆明市西山區(qū)、舟山市定海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、內蒙古呼和浩特市武川縣、咸陽市禮泉縣、三門峽市靈寶市
?？谑行阌^(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、安陽市內黃縣、內蒙古興安盟阿爾山市、德陽市廣漢市、廣西桂林市疊彩區(qū)、惠州市惠城區(qū)、南京市建鄴區(qū)、萬寧市后安鎮(zhèn)
宜春市上高縣、黑河市嫩江市、聊城市冠縣、懷化市芷江侗族自治縣、鄭州市中牟縣、眉山市洪雅縣、洛陽市汝陽縣、鞍山市岫巖滿族自治縣
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眉山市青神縣、內蒙古通遼市庫倫旗、本溪市本溪滿族自治縣、淮安市清江浦區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)
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安康市鎮(zhèn)坪縣、臺州市仙居縣、達州市開江縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、遼陽市弓長嶺區(qū)、甘孜爐霍縣、杭州市下城區(qū)、三亞市崖州區(qū)
延安市宜川縣、廣西崇左市大新縣、上海市徐匯區(qū)、重慶市渝北區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、延安市富縣
上饒市廣信區(qū)、南平市浦城縣、眉山市丹棱縣、遵義市赤水市、大興安嶺地區(qū)漠河市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、襄陽市棗陽市、湘西州瀘溪縣、蘭州市七里河區(qū)
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亳州市蒙城縣、上饒市弋陽縣、臨汾市洪洞縣、湘西州花垣縣、廣西河池市鳳山縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、吉安市永豐縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、黔西南安龍縣
嘉峪關市峪泉鎮(zhèn)、泉州市金門縣、咸陽市淳化縣、梅州市興寧市、臨汾市大寧縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、湛江市遂溪縣
濟寧市嘉祥縣、南充市閬中市、臨高縣東英鎮(zhèn)、錦州市北鎮(zhèn)市、涼山冕寧縣、廣州市白云區(qū)、隴南市西和縣、鐵嶺市調兵山市
長沙市開福區(qū)、長沙市雨花區(qū)、遵義市赤水市、丹東市振興區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔南獨山縣、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、丹東市元寶區(qū)、孝感市云夢縣
菏澤市巨野縣、龍巖市新羅區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、四平市鐵東區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、平頂山市石龍區(qū)
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酒泉市敦煌市、廣西崇左市憑祥市、廣西南寧市上林縣、福州市福清市、淄博市周村區(qū)、合肥市巢湖市、甘孜石渠縣、內蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、銅仁市萬山區(qū)、海南貴德縣
齊齊哈爾市訥河市、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、安陽市湯陰縣、雞西市雞冠區(qū)、哈爾濱市五常市、廣西南寧市武鳴區(qū)、中山市西區(qū)街道、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
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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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