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徐州市豐縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、昭通市水富市、延安市寶塔區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、朝陽市建平縣、黔南長順縣、荊門市掇刀區(qū)、合肥市肥西縣
南陽市社旗縣、鞍山市鐵東區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、臨汾市吉縣、五指山市南圣、常州市溧陽市、婁底市婁星區(qū)、佳木斯市湯原縣、廣西百色市田東縣
吉林市磐石市、大理劍川縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、錦州市太和區(qū)、文山丘北縣
涼山寧南縣、常州市金壇區(qū)、吉林市蛟河市、泉州市南安市、寶雞市眉縣
麗水市云和縣、內(nèi)江市隆昌市、萬寧市山根鎮(zhèn)、紹興市柯橋區(qū)、寧德市霞浦縣
長春市榆樹市、天水市甘谷縣、南充市營山縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)漠河市、海西蒙古族茫崖市、廈門市湖里區(qū)
慶陽市環(huán)縣、廣西梧州市岑溪市、果洛久治縣、佛山市南海區(qū)、廣西貴港市桂平市
朝陽市雙塔區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)、資陽市樂至縣、咸陽市淳化縣、丹東市元寶區(qū)、撫州市崇仁縣、武漢市漢陽區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、商丘市梁園區(qū)、安康市白河縣
廣西桂林市疊彩區(qū)、呂梁市孝義市、晉中市祁縣、龍巖市永定區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、平?jīng)鍪谐缧趴h、天津市東麗區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、佛山市禪城區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)
北京市朝陽區(qū)、德州市武城縣、哈爾濱市木蘭縣、鐵嶺市清河區(qū)、南京市溧水區(qū)
濟南市歷城區(qū)、漯河市源匯區(qū)、海南興?？h、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市麻山區(qū)、延安市子長市
臨沂市平邑縣、六安市霍邱縣、濰坊市壽光市、牡丹江市寧安市、漯河市召陵區(qū)
聊城市陽谷縣、渭南市澄城縣、中山市大涌鎮(zhèn)、黔南平塘縣、紅河開遠(yuǎn)市、重慶市榮昌區(qū)
沈陽市渾南區(qū)、涼山布拖縣、普洱市西盟佤族自治縣、南充市蓬安縣、牡丹江市西安區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、煙臺市招遠(yuǎn)市、濰坊市坊子區(qū)、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、松原市寧江區(qū)、阜新市清河門區(qū)、綏化市北林區(qū)
南平市延平區(qū)、紹興市越城區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、泉州市惠安縣、株洲市荷塘區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、鐵嶺市調(diào)兵山市、蕪湖市繁昌區(qū)、廣西來賓市合山市、文山丘北縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、煙臺市萊州市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、長沙市望城區(qū)
吉林市舒蘭市、安慶市桐城市、信陽市息縣、葫蘆島市興城市、安陽市文峰區(qū)、臺州市玉環(huán)市
黃岡市黃州區(qū)、漳州市華安縣、廈門市翔安區(qū)、黃岡市羅田縣、鹽城市亭湖區(qū)、盤錦市盤山縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣
濰坊市坊子區(qū)、江門市臺山市、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、濟寧市梁山縣、焦作市山陽區(qū)、上海市虹口區(qū)
菏澤市巨野縣、南京市雨花臺區(qū)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、撫順市望花區(qū)、濮陽市濮陽縣
盤錦市雙臺子區(qū)、寧夏固原市隆德縣、長治市武鄉(xiāng)縣、忻州市五臺縣、汕頭市潮陽區(qū)、成都市金牛區(qū)、吉林市永吉縣、岳陽市汨羅市
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、珠海市香洲區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、紅河彌勒市、涼山冕寧縣、德州市禹城市
西安市高陵區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、儋州市新州鎮(zhèn)、白山市渾江區(qū)、鄭州市惠濟區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、吉安市新干縣、銅仁市松桃苗族自治縣、平頂山市寶豐縣、萬寧市東澳鎮(zhèn)
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大慶市龍鳳區(qū)、肇慶市高要區(qū)、黔西南冊亨縣、太原市陽曲縣、平頂山市寶豐縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
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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(zhǔn)|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(zhǔn)。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(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)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(biāo)準(zhǔn)、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(zhǔn)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(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)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(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)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(zhǔn)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(biāo)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(yán)謹(jǐn)評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)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(dāng)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(fù)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(biāo)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(yán)謹(jǐn)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(dāng)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(zhǔn)測試進行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準(zhǔn)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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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