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三門峽市盧氏縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、寧波市江北區(qū)、黔西南晴隆縣、佛山市南海區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、河源市紫金縣、上海市虹口區(qū)、沈陽市皇姑區(qū)
西安市新城區(qū)、廣西欽州市靈山縣、儋州市新州鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、駐馬店市確山縣、常德市澧縣、嘉興市海鹽縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市原陽縣
遵義市余慶縣、大理南澗彝族自治縣、大慶市大同區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、佳木斯市撫遠市、內蒙古赤峰市松山區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、黃南澤庫縣
資陽市雁江區(qū)、嘉興市海鹽縣、懷化市洪江市、樂山市金口河區(qū)、河源市東源縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、大理云龍縣、江門市恩平市、沈陽市遼中區(qū)、阜新市太平區(qū)
梅州市蕉嶺縣、延安市富縣、南充市西充縣、襄陽市宜城市、阜新市新邱區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、黔西南望謨縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、西安市新城區(qū)
萍鄉(xiāng)市蓮花縣、內蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、阜新市太平區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、廣西百色市平果市
內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、重慶市渝中區(qū)、延安市宜川縣
伊春市豐林縣、內蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、池州市青陽縣、荊州市監(jiān)利市、延安市志丹縣、昆明市東川區(qū)、黃岡市武穴市
大理劍川縣、齊齊哈爾市依安縣、廣西桂林市興安縣、內蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長春市農安縣、本溪市明山區(qū)、內蒙古通遼市霍林郭勒市、葫蘆島市龍港區(qū)、福州市閩清縣、成都市雙流區(qū)
樂山市沙灣區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遂寧市安居區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、大同市云岡區(qū)、貴陽市開陽縣、合肥市廬江縣、廣西柳州市柳北區(qū)
伊春市南岔縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、大理永平縣、文昌市東路鎮(zhèn)、太原市清徐縣、內蒙古興安盟扎賚特旗、淮安市漣水縣、南平市松溪縣、無錫市濱湖區(qū)
達州市萬源市、保山市施甸縣、撫順市清原滿族自治縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、曲靖市會澤縣、沈陽市于洪區(qū)、內蒙古呼和浩特市和林格爾縣、洛陽市澗西區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、海南貴德縣
寧夏銀川市興慶區(qū)、定西市隴西縣、萬寧市禮紀鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、重慶市南岸區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、慶陽市西峰區(qū)、黔東南臺江縣、廣州市越秀區(qū)
成都市崇州市、淄博市沂源縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、平涼市靜寧縣、內蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
荊州市公安縣、黑河市五大連池市、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、五指山市通什、昭通市鎮(zhèn)雄縣、韶關市湞江區(qū)、清遠市清新區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
沈陽市遼中區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、長春市榆樹市、忻州市五臺縣、洛陽市汝陽縣
鐵嶺市昌圖縣、三門峽市湖濱區(qū)、撫順市順城區(qū)、內蒙古烏蘭察布市涼城縣、遵義市習水縣
淮安市漣水縣、懷化市芷江侗族自治縣、玉溪市江川區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、重慶市北碚區(qū)、紅河綠春縣
安慶市懷寧縣、泉州市惠安縣、麗水市云和縣、大理大理市、沈陽市皇姑區(qū)、隴南市禮縣、運城市河津市、常德市漢壽縣
萬寧市后安鎮(zhèn)、呂梁市柳林縣、宣城市績溪縣、無錫市濱湖區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、寧波市北侖區(qū)、濟寧市微山縣、懷化市芷江侗族自治縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、湘潭市湘鄉(xiāng)市
海南貴德縣、南平市浦城縣、佳木斯市郊區(qū)、臨滄市永德縣、呂梁市文水縣、東莞市厚街鎮(zhèn)
廣西賀州市昭平縣、宜昌市興山縣、果洛瑪沁縣、福州市臺江區(qū)、上饒市鄱陽縣、南陽市西峽縣、梅州市平遠縣、甘孜色達縣
昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、岳陽市君山區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、內蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、永州市雙牌縣、淮北市杜集區(qū)
開封市尉氏縣、鹽城市響水縣、銅仁市萬山區(qū)、泉州市惠安縣、六安市舒城縣
濮陽市范縣、張家界市慈利縣、太原市杏花嶺區(qū)、濟南市歷城區(qū)、泉州市永春縣、樂山市犍為縣、黔南荔波縣、吉安市遂川縣、雞西市恒山區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
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上海財經大學發(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)性基準數據集。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。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。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)更新的數據集，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)的數字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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，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、上海財經大學統(tǒng)計與數據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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