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天水市麥積區(qū)、六安市舒城縣、廣西百色市德?？h、上饒市余干縣、昆明市富民縣、楚雄永仁縣、邵陽市新邵縣、周口市鹿邑縣
韶關市湞江區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、白銀市平川區(qū)、寶雞市麟游縣、武漢市新洲區(qū)、咸寧市嘉魚縣
忻州市原平市、黃岡市浠水縣、衡陽市雁峰區(qū)、天津市和平區(qū)、北京市房山區(qū)、松原市長嶺縣、青島市萊西市、丹東市寬甸滿族自治縣、忻州市忻府區(qū)、三亞市海棠區(qū)
揭陽市榕城區(qū)、內蒙古烏海市海勃灣區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、內蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市寧遠縣、滁州市鳳陽縣、清遠市陽山縣、滁州市來安縣、贛州市崇義縣、九江市共青城市
萬寧市南橋鎮(zhèn)、紹興市柯橋區(qū)、撫州市金溪縣、洛陽市汝陽縣、東方市感城鎮(zhèn)、大慶市肇州縣、西安市新城區(qū)
直轄縣潛江市、黔南獨山縣、盤錦市興隆臺區(qū)、內蒙古赤峰市翁牛特旗、焦作市解放區(qū)、大理巍山彝族回族自治縣、合肥市長豐縣、衡陽市衡陽縣、大理劍川縣、河源市東源縣
宿遷市宿城區(qū)、張掖市民樂縣、達州市大竹縣、哈爾濱市道里區(qū)、南充市順慶區(qū)
九江市濂溪區(qū)、撫州市樂安縣、濰坊市臨朐縣、臺州市溫嶺市、普洱市景東彝族自治縣、甘孜石渠縣
安順市普定縣、吉安市井岡山市、佛山市禪城區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)、四平市雙遼市、撫州市黎川縣、平頂山市郟縣、江門市鶴山市、貴陽市開陽縣
淄博市博山區(qū)、信陽市潢川縣、宜春市上高縣、廣西梧州市藤縣、文昌市文教鎮(zhèn)、鄭州市上街區(qū)、北京市西城區(qū)、許昌市鄢陵縣
開封市尉氏縣、韶關市武江區(qū)、內蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、蚌埠市龍子湖區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、咸陽市楊陵區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、臨高縣調樓鎮(zhèn)
臨夏康樂縣、鄭州市中牟縣、五指山市毛道、北京市大興區(qū)、晉城市沁水縣、太原市小店區(qū)、郴州市北湖區(qū)、大理祥云縣、黔東南從江縣
酒泉市金塔縣、大連市長?？h、莆田市秀嶼區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、吉安市吉安縣、內蒙古錫林郭勒盟正藍旗、呂梁市石樓縣、紅河個舊市、湛江市霞山區(qū)
蘭州市永登縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、衢州市開化縣、廣西桂林市雁山區(qū)、臺州市椒江區(qū)、十堰市竹溪縣、陽泉市平定縣、南平市浦城縣、衡陽市衡南縣
荊州市松滋市、昭通市大關縣、云浮市羅定市、運城市鹽湖區(qū)、伊春市南岔縣、樂山市峨眉山市、延安市志丹縣、營口市站前區(qū)、臨沂市莒南縣、內蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
貴陽市南明區(qū)、龍巖市長汀縣、杭州市蕭山區(qū)、延安市延長縣、吉安市井岡山市
呂梁市離石區(qū)、汕尾市陸河縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、株洲市茶陵縣、內蒙古巴彥淖爾市五原縣、運城市河津市
齊齊哈爾市碾子山區(qū)、武威市古浪縣、定西市安定區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、安陽市滑縣、雙鴨山市尖山區(qū)
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宿州市泗縣、貴陽市觀山湖區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市磴口縣、廣西貴港市桂平市、內蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、聊城市莘縣
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張家界市慈利縣、南京市建鄴區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、淮南市壽縣、四平市雙遼市、延安市黃陵縣
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遵義市習水縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、撫州市樂安縣、寧夏吳忠市同心縣、廣西崇左市寧明縣、荊州市洪湖市、松原市寧江區(qū)、畢節(jié)市赫章縣
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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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