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白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、上饒市鉛山縣、西安市碑林區(qū)、海西蒙古族茫崖市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、淄博市博山區(qū)、西雙版納景洪市、廣西桂林市興安縣、晉中市祁縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、新鄉(xiāng)市獲嘉縣
梅州市大埔縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、金華市永康市、徐州市新沂市、黔東南凱里市、滁州市明光市
中山市五桂山街道、雞西市虎林市、黔南惠水縣、合肥市蜀山區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、五指山市通什、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、儋州市那大鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、泉州市泉港區(qū)、安順市普定縣、廣西貴港市港南區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、黑河市北安市
鷹潭市貴溪市、西安市鄠邑區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、焦作市馬村區(qū)、晉中市太谷區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、海南貴德縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、煙臺市芝罘區(qū)
雅安市石棉縣、慶陽市寧縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、廈門市海滄區(qū)、泉州市永春縣
惠州市博羅縣、北京市石景山區(qū)、廣安市武勝縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、懷化市麻陽苗族自治縣、紅河個舊市、淄博市博山區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、黃山市屯溪區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
贛州市贛縣區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、泰州市興化市、臨汾市霍州市、廣西桂林市灌陽縣、銅仁市德江縣
中山市大涌鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、開封市杞縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、天津市武清區(qū)、瀘州市瀘縣、西安市閻良區(qū)
聊城市東阿縣、駐馬店市西平縣、揚(yáng)州市儀征市、揭陽市揭西縣、湛江市赤坎區(qū)、南京市六合區(qū)
東莞市麻涌鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、衢州市常山縣、汕頭市金平區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、延安市黃龍縣
韶關(guān)市樂昌市、長沙市天心區(qū)、上海市金山區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濰坊市坊子區(qū)、駐馬店市新蔡縣、榆林市橫山區(qū)、恩施州恩施市、廣元市劍閣縣、瀘州市敘永縣
成都市新都區(qū)、汕頭市濠江區(qū)、呂梁市交城縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、雙鴨山市尖山區(qū)、岳陽市岳陽縣
楚雄永仁縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、南充市閬中市、杭州市余杭區(qū)、周口市商水縣
煙臺市棲霞市、北京市豐臺區(qū)、攀枝花市米易縣、威海市榮成市、晉中市左權(quán)縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、肇慶市四會市、深圳市光明區(qū)
延邊琿春市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、黔東南錦屏縣、?？谑行阌^(qū)、成都市金堂縣、寧夏固原市彭陽縣、雅安市滎經(jīng)縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、漳州市平和縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)
西雙版納勐臘縣、安康市紫陽縣、慶陽市環(huán)縣、婁底市漣源市、淮北市相山區(qū)
安陽市滑縣、濮陽市范縣、煙臺市萊陽市、遼源市東遼縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
黃岡市英山縣、馬鞍山市和縣、白城市通榆縣、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、杭州市江干區(qū)、洛陽市老城區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、上饒市弋陽縣
廣西柳州市柳江區(qū)、牡丹江市林口縣、馬鞍山市雨山區(qū)、許昌市襄城縣、咸陽市乾縣、臨汾市蒲縣、平頂山市石龍區(qū)、焦作市中站區(qū)、宿州市蕭縣
池州市貴池區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、駐馬店市上蔡縣、金華市東陽市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、益陽市桃江縣、甘孜康定市
上海市金山區(qū)、重慶市巴南區(qū)、濟(jì)南市長清區(qū)、威海市乳山市、本溪市本溪滿族自治縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、昭通市威信縣
漢中市漢臺區(qū)、河源市紫金縣、六安市金寨縣、宜春市銅鼓縣、曲靖市宣威市、南陽市鄧州市、馬鞍山市花山區(qū)、鄂州市華容區(qū)
岳陽市平江縣、泰州市興化市、葫蘆島市連山區(qū)、晉中市榆社縣、渭南市華州區(qū)、銅川市王益區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、信陽市平橋區(qū)、慶陽市西峰區(qū)
黔西南普安縣、南昌市新建區(qū)、昭通市威信縣、沈陽市鐵西區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、張家界市永定區(qū)、重慶市大足區(qū)
南通市如皋市、上海市松江區(qū)、湖州市南潯區(qū)、杭州市下城區(qū)、南陽市南召縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣
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廣州市番禺區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、陽泉市礦區(qū)、泰安市寧陽縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗
榆林市子洲縣、洛陽市西工區(qū)、普洱市墨江哈尼族自治縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、葫蘆島市建昌縣、濰坊市壽光市、延安市寶塔區(qū)、重慶市大足區(qū)、駐馬店市確山縣、鶴崗市綏濱縣
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廣西來賓市武宣縣、沈陽市康平縣、新余市渝水區(qū)、甘孜雅江縣、晉中市左權(quán)縣、臨滄市鎮(zhèn)康縣、上饒市余干縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗
運城市鹽湖區(qū)、東莞市黃江鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、三明市三元區(qū)、上海市松江區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、蚌埠市五河縣、舟山市普陀區(qū)、黃石市下陸區(qū)
鄭州市中原區(qū)、徐州市邳州市、德宏傣族景頗族自治州芒市、寶雞市鳳縣、泰安市寧陽縣、沈陽市新民市、樂山市沐川縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、宜賓市興文縣
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湛江市廉江市、臨高縣加來鎮(zhèn)、長治市黎城縣、漢中市略陽縣、十堰市竹溪縣、菏澤市巨野縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、定西市渭源縣
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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(jìn)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(jī)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(jìn)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(jì)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(jī)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(tuán)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(jìn)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(bǔ)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(jìn)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(tuán)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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