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馬鞍山市和縣、大連市普蘭店區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、九江市潯陽區(qū)、白銀市平川區(qū)、開封市蘭考縣、畢節(jié)市織金縣、湘西州瀘溪縣、南昌市灣里區(qū)、廣西柳州市柳城縣
甘孜色達縣、昆明市晉寧區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、贛州市大余縣、臨汾市曲沃縣、巴中市南江縣、益陽市資陽區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、馬鞍山市當涂縣
保山市隆陽區(qū)、慶陽市寧縣、黔西南貞豐縣、撫順市望花區(qū)、永州市江永縣、大理巍山彝族回族自治縣、贛州市上猶縣
懷化市麻陽苗族自治縣、十堰市丹江口市、麗水市青田縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、昭通市永善縣、金昌市金川區(qū)
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽市遼中區(qū)、焦作市山陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、濟南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
牡丹江市東安區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、白銀市景泰縣、杭州市富陽區(qū)、臨汾市襄汾縣
上海市嘉定區(qū)、廣西百色市田林縣、安康市紫陽縣、平頂山市魯山縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、濟寧市嘉祥縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、巴中市平昌縣
寧夏銀川市西夏區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、合肥市肥東縣、宿州市靈璧縣、長沙市芙蓉區(qū)、紅河石屏縣、西寧市湟源縣、中山市南區(qū)街道、延安市安塞區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、呂梁市臨縣、黃石市下陸區(qū)、合肥市長豐縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、黔東南劍河縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、宜春市萬載縣、安慶市太湖縣
常德市漢壽縣、濟寧市微山縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、東方市感城鎮(zhèn)、商丘市夏邑縣、東營市河口區(qū)
榆林市佳縣、綿陽市涪城區(qū)、上饒市婺源縣、舟山市定海區(qū)、廣西玉林市博白縣、牡丹江市西安區(qū)
成都市蒲江縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、泉州市洛江區(qū)、宜春市袁州區(qū)、南京市六合區(qū)、威海市文登區(qū)、呂梁市方山縣、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、株洲市荷塘區(qū)
葫蘆島市連山區(qū)、吉安市新干縣、佳木斯市郊區(qū)、麗水市青田縣、吉林市磐石市、北京市西城區(qū)、茂名市化州市、迪慶香格里拉市、廣西玉林市陸川縣
齊齊哈爾市依安縣、常德市桃源縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、麗水市遂昌縣、大連市西崗區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣、五指山市通什
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、晉城市沁水縣、撫順市清原滿族自治縣、松原市長嶺縣、黃岡市紅安縣、滁州市來安縣、合肥市巢湖市
營口市老邊區(qū)、肇慶市廣寧縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、湘西州吉首市、黔東南麻江縣、文山廣南縣、南京市雨花臺區(qū)、揭陽市榕城區(qū)
寧夏銀川市永寧縣、清遠市佛岡縣、無錫市濱湖區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、杭州市蕭山區(qū)
文山馬關縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、南京市鼓樓區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、安康市漢濱區(qū)、銅仁市江口縣、甘南迭部縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、懷化市通道侗族自治縣、宿州市蕭縣
寧夏銀川市永寧縣、丹東市鳳城市、西安市碑林區(qū)、晉中市榆次區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、佛山市順德區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、畢節(jié)市金沙縣
濮陽市清豐縣、江門市臺山市、常德市石門縣、廣西貴港市桂平市、鶴壁市山城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、茂名市電白區(qū)、青島市即墨區(qū)、五指山市通什
廣西柳州市融水苗族自治縣、三門峽市義馬市、遵義市赤水市、衡陽市蒸湘區(qū)、泰州市海陵區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、周口市項城市、臨高縣加來鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、濟寧市汶上縣、衡陽市南岳區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、南充市儀隴縣、內(nèi)江市資中縣
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天津市河西區(qū)、九江市瑞昌市、通化市東昌區(qū)、文山廣南縣、?？谑旋埲A區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、恩施州來鳳縣
淮安市清江浦區(qū)、常德市鼎城區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、通化市集安市、北京市海淀區(qū)、玉樹囊謙縣、許昌市禹州市、徐州市泉山區(qū)、菏澤市鄆城縣
宜昌市興山縣、懷化市麻陽苗族自治縣、金昌市永昌縣、福州市臺江區(qū)、朔州市右玉縣
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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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