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寧波市象山縣、廣西南寧市良慶區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、遼源市東遼縣、紅河河口瑤族自治縣
益陽市安化縣、焦作市中站區(qū)、北京市朝陽區(qū)、南陽市宛城區(qū)、白城市洮北區(qū)
隴南市文縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、遂寧市大英縣、寧夏銀川市靈武市、南昌市西湖區(qū)、十堰市竹溪縣、咸寧市通城縣
東莞市橋頭鎮(zhèn)、徐州市新沂市、玉溪市通?？h、漢中市城固縣、泰州市高港區(qū)、南充市閬中市、涼山會理市、上海市徐匯區(qū)
東方市新龍鎮(zhèn)、德州市樂陵市、濮陽市南樂縣、菏澤市定陶區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、蘇州市常熟市、東莞市長安鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏海市烏達區(qū)、寧夏固原市西吉縣
甘孜得榮縣、通化市東昌區(qū)、蘇州市相城區(qū)、上海市崇明區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、淄博市淄川區(qū)、宜昌市西陵區(qū)
宜春市宜豐縣、淮安市盱眙縣、晉中市榆次區(qū)、潮州市潮安區(qū)、湖州市吳興區(qū)、福州市長樂區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、寧德市壽寧縣
蘇州市常熟市、連云港市連云區(qū)、永州市雙牌縣、肇慶市端州區(qū)、寶雞市扶風縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、鶴崗市南山區(qū)、宜昌市當陽市、?？谑忻捞m區(qū)
中山市中山港街道、鹽城市鹽都區(qū)、貴陽市修文縣、牡丹江市陽明區(qū)、成都市金堂縣、撫順市望花區(qū)、溫州市文成縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、延邊圖們市、南陽市淅川縣
黔南龍里縣、上饒市玉山縣、忻州市靜樂縣、儋州市排浦鎮(zhèn)、伊春市嘉蔭縣、撫州市臨川區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、長春市德惠市、重慶市璧山區(qū)
東方市感城鎮(zhèn)、黃山市徽州區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、寧波市北侖區(qū)、寧夏固原市西吉縣、牡丹江市西安區(qū)、惠州市惠東縣
晉中市左權縣、濟寧市梁山縣、恩施州宣恩縣、六盤水市盤州市、寶雞市金臺區(qū)、長治市襄垣縣、隴南市禮縣
雞西市城子河區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、黃岡市羅田縣、九江市濂溪區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、三沙市西沙區(qū)
徐州市睢寧縣、黃岡市英山縣、安慶市大觀區(qū)、天水市秦州區(qū)、焦作市馬村區(qū)、紹興市越城區(qū)、大理南澗彝族自治縣
南充市蓬安縣、聊城市冠縣、四平市梨樹縣、宿遷市宿豫區(qū)、晉中市昔陽縣、衡陽市耒陽市、江門市蓬江區(qū)、鷹潭市貴溪市、海南貴德縣
廣西柳州市融水苗族自治縣、西安市蓮湖區(qū)、上海市嘉定區(qū)、十堰市丹江口市、漳州市薌城區(qū)、甘孜九龍縣、遵義市綏陽縣
鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、達州市渠縣、長治市長子縣、煙臺市蓬萊區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、合肥市包河區(qū)、汕尾市海豐縣、駐馬店市驛城區(qū)、呂梁市離石區(qū)
韶關市武江區(qū)、朝陽市雙塔區(qū)、長春市九臺區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、黃山市黟縣、三門峽市盧氏縣、寶雞市眉縣、中山市南區(qū)街道、福州市臺江區(qū)
陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、棗莊市嶧城區(qū)、涼山雷波縣、臺州市椒江區(qū)、許昌市襄城縣、滁州市鳳陽縣
甘孜道孚縣、大同市渾源縣、紅河彌勒市、保山市昌寧縣、紅河建水縣
安慶市宿松縣、平?jīng)鍪徐o寧縣、西雙版納勐臘縣、漢中市寧強縣、連云港市贛榆區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、重慶市開州區(qū)、懷化市中方縣、周口市沈丘縣、濟寧市梁山縣
內(nèi)江市威遠縣、齊齊哈爾市泰來縣、陽江市江城區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、泰安市岱岳區(qū)
惠州市惠東縣、海西蒙古族茫崖市、九江市彭澤縣、宜賓市屏山縣、玉溪市華寧縣、鶴崗市興安區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、濟南市天橋區(qū)
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
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哈爾濱市通河縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、甘南迭部縣、廣西百色市隆林各族自治縣、十堰市竹溪縣、福州市鼓樓區(qū)
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萬寧市南橋鎮(zhèn)、西寧市大通回族土族自治縣、黔東南鎮(zhèn)遠縣、清遠市陽山縣、遵義市桐梓縣、玉溪市峨山彝族自治縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、麗江市古城區(qū)、平?jīng)鍪徐o寧縣
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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(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(zhì)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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