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三明市寧化縣、黃石市西塞山區(qū)、西安市藍田縣、武威市古浪縣、直轄縣天門市、鶴壁市鶴山區(qū)、永州市寧遠縣
常州市金壇區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、連云港市灌云縣、沈陽市和平區(qū)
南充市營山縣、綏化市安達市、焦作市武陟縣、楚雄祿豐市、衡陽市常寧市、懷化市辰溪縣
保山市騰沖市、嘉興市海鹽縣、杭州市蕭山區(qū)、三亞市海棠區(qū)、北京市西城區(qū)、合肥市廬陽區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、成都市蒲江縣、大慶市大同區(qū)
廣元市旺蒼縣、廣西百色市德?？h、廣西梧州市龍圩區(qū)、孝感市云夢縣、蕪湖市南陵縣、潮州市潮安區(qū)、泰州市興化市
宜昌市興山縣、漢中市佛坪縣、佳木斯市向陽區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、六盤水市六枝特區(qū)、濱州市惠民縣、洛陽市西工區(qū)、綏化市肇東市、安慶市宿松縣
長治市黎城縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、北京市西城區(qū)、淮南市潘集區(qū)
廣西來賓市合山市、昭通市昭陽區(qū)、青島市李滄區(qū)、池州市東至縣、成都市錦江區(qū)
贛州市章貢區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、昭通市永善縣、齊齊哈爾市依安縣、棗莊市薛城區(qū)、衢州市常山縣
玉溪市澄江市、七臺河市茄子河區(qū)、湘西州保靖縣、濟南市槐蔭區(qū)、郴州市宜章縣、舟山市定海區(qū)、廣西百色市田東縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西防城港市防城區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)
漢中市佛坪縣、紅河建水縣、淮北市杜集區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、南通市通州區(qū)、許昌市襄城縣、瀘州市敘永縣、泰安市東平縣
四平市雙遼市、渭南市澄城縣、漳州市云霄縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)
揚州市邗江區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)、駐馬店市泌陽縣、達州市萬源市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、十堰市竹溪縣、北京市豐臺區(qū)
宜賓市屏山縣、寧波市余姚市、荊門市東寶區(qū)、六安市裕安區(qū)、合肥市蜀山區(qū)
九江市湖口縣、周口市商水縣、天津市西青區(qū)、呂梁市文水縣、鹽城市響水縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)
廣西崇左市扶綏縣、西安市新城區(qū)、商洛市商南縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、安康市寧陜縣、海西蒙古族茫崖市、宜昌市五峰土家族自治縣、鐵嶺市西豐縣、沈陽市新民市
梅州市梅江區(qū)、濮陽市清豐縣、大慶市龍鳳區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、瀘州市瀘縣、張家界市慈利縣、廣西欽州市浦北縣
白山市靖宇縣、徐州市云龍區(qū)、宣城市郎溪縣、商洛市商州區(qū)、銅仁市德江縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、蘇州市虎丘區(qū)
忻州市原平市、廣州市南沙區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、甘孜得榮縣、襄陽市老河口市
慶陽市西峰區(qū)、涼山會理市、泉州市安溪縣、酒泉市敦煌市、太原市尖草坪區(qū)、六安市霍邱縣、惠州市惠城區(qū)、齊齊哈爾市泰來縣、汕頭市南澳縣
廣西柳州市魚峰區(qū)、廣西南寧市馬山縣、十堰市鄖陽區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、天津市薊州區(qū)、常州市溧陽市、東莞市虎門鎮(zhèn)、四平市鐵東區(qū)
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玉樹稱多縣、甘南夏河縣、太原市萬柏林區(qū)、日照市莒縣、衢州市江山市、懷化市沅陵縣
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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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