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周口市西華縣、文昌市文城鎮(zhèn)、上海市浦東新區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、德陽市廣漢市、重慶市九龍坡區(qū)、周口市商水縣、定西市岷縣、自貢市榮縣、巴中市恩陽區(qū)
金華市金東區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鞍山市千山區(qū)、濟南市長清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、寧波市鄞州區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、杭州市桐廬縣、成都市龍泉驛區(qū)
定西市漳縣、朔州市懷仁市、雙鴨山市四方臺區(qū)、張掖市民樂縣、內蒙古呼和浩特市清水河縣、廣西玉林市容縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、安慶市懷寧縣、漢中市佛坪縣
呂梁市交口縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、紹興市新昌縣、牡丹江市陽明區(qū)、中山市南區(qū)街道、西安市未央?yún)^(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、廣西來賓市象州縣、鹽城市東臺市
日照市東港區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、長治市沁源縣、廣安市華鎣市、郴州市安仁縣
三沙市西沙區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、七臺河市勃利縣、吉林市永吉縣、東莞市南城街道、菏澤市巨野縣、大理劍川縣
漳州市長泰區(qū)、武漢市漢南區(qū)、長春市農安縣、臨汾市汾西縣、廣州市天河區(qū)、忻州市五臺縣、十堰市房縣、杭州市富陽區(qū)
天津市東麗區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、宜春市袁州區(qū)、泉州市洛江區(qū)、內蒙古通遼市奈曼旗、重慶市渝北區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)、營口市老邊區(qū)
畢節(jié)市大方縣、沈陽市于洪區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、黔南平塘縣、徐州市賈汪區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、酒泉市瓜州縣
蘭州市七里河區(qū)、阜新市新邱區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、自貢市榮縣、黑河市孫吳縣
德陽市綿竹市、內蒙古赤峰市寧城縣、湛江市徐聞縣、北京市西城區(qū)、六盤水市水城區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、營口市站前區(qū)、信陽市羅山縣、內蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
寧波市奉化區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、延邊汪清縣、黃石市鐵山區(qū)、寧波市北侖區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)
廈門市思明區(qū)、許昌市鄢陵縣、衡陽市衡陽縣、營口市大石橋市、青島市萊西市、蘇州市相城區(qū)
西安市碑林區(qū)、重慶市城口縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、麗水市慶元縣、渭南市澄城縣、長春市榆樹市、溫州市洞頭區(qū)、濟南市萊蕪區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、遼陽市文圣區(qū)
海南貴南縣、寶雞市渭濱區(qū)、遵義市湄潭縣、廣西南寧市江南區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、榆林市子洲縣、臨汾市侯馬市、內蒙古烏海市海南區(qū)、金華市婺城區(qū)
大同市云岡區(qū)、開封市通許縣、北京市西城區(qū)、臨汾市曲沃縣、九江市湖口縣、晉中市祁縣、三明市明溪縣、梅州市蕉嶺縣、哈爾濱市平房區(qū)、韶關市武江區(qū)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、吉林市蛟河市、定西市隴西縣、新鄉(xiāng)市長垣市、內蒙古呼和浩特市土默特左旗、宜賓市長寧縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、溫州市樂清市
安康市紫陽縣、信陽市固始縣、濱州市沾化區(qū)、鞍山市鐵西區(qū)、黃岡市羅田縣、寧夏銀川市永寧縣
肇慶市高要區(qū)、金昌市永昌縣、周口市淮陽區(qū)、孝感市安陸市、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、太原市小店區(qū)
南京市秦淮區(qū)、延安市甘泉縣、白城市洮南市、延邊汪清縣、鹽城市大豐區(qū)、西安市藍田縣、東方市大田鎮(zhèn)、昆明市安寧市、盤錦市盤山縣、上海市靜安區(qū)
許昌市襄城縣、東營市東營區(qū)、海南同德縣、曲靖市沾益區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、株洲市淥口區(qū)、楚雄雙柏縣
撫州市宜黃縣、定安縣富文鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、岳陽市君山區(qū)、四平市梨樹縣
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濱州市惠民縣、駐馬店市正陽縣、南陽市淅川縣、重慶市江津區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、成都市大邑縣、太原市杏花嶺區(qū)、咸寧市通城縣、臨沂市河東區(qū)
南京市棲霞區(qū)、五指山市水滿、漯河市臨潁縣、雞西市麻山區(qū)、湛江市吳川市、銅川市耀州區(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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