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內蒙古赤峰市翁牛特旗、雅安市蘆山縣、咸寧市通城縣、韶關市乳源瑤族自治縣、吉安市廬陵新區(qū)、涼山美姑縣、焦作市孟州市、迪慶香格里拉市、廣西桂林市荔浦市、伊春市豐林縣
中山市大涌鎮(zhèn)、運城市永濟市、宿遷市宿城區(qū)、天水市秦州區(qū)、鄭州市新鄭市、廣西崇左市寧明縣、荊門市掇刀區(qū)、鄭州市登封市、三亞市崖州區(qū)、佳木斯市湯原縣
晉中市祁縣、銅仁市松桃苗族自治縣、臺州市路橋區(qū)、廣西南寧市隆安縣、安順市西秀區(qū)、泰州市海陵區(qū)、大理大理市
商丘市寧陵縣、蚌埠市蚌山區(qū)、婁底市冷水江市、廣西百色市田陽區(qū)、朝陽市龍城區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、溫州市瑞安市
鞍山市立山區(qū)、玉溪市峨山彝族自治縣、雅安市石棉縣、荊州市洪湖市、杭州市淳安縣
德宏傣族景頗族自治州芒市、南陽市鄧州市、雅安市寶興縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、長治市沁源縣、阜陽市潁東區(qū)、襄陽市棗陽市、西安市閻良區(qū)
綏化市蘭西縣、南昌市進賢縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、通化市通化縣、合肥市廬陽區(qū)
寧波市象山縣、上饒市鄱陽縣、廈門市翔安區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、亳州市蒙城縣、龍巖市永定區(qū)、宜春市奉新縣、張掖市高臺縣、贛州市尋烏縣
滁州市明光市、常德市津市市、寧德市屏南縣、梅州市五華縣、雙鴨山市寶清縣、馬鞍山市和縣、淄博市沂源縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、滁州市天長市、東方市感城鎮(zhèn)
甘孜新龍縣、廣州市花都區(qū)、綏化市青岡縣、南昌市新建區(qū)、眉山市彭山區(qū)、內蒙古通遼市奈曼旗、杭州市富陽區(qū)
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六安市霍山縣、哈爾濱市依蘭縣、黔東南臺江縣、清遠市連州市、銅仁市石阡縣
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)、北京市海淀區(qū)
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內蒙古通遼市庫倫旗、延安市延川縣、長沙市長沙縣、濰坊市奎文區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、內蒙古包頭市固陽縣、內蒙古通遼市扎魯特旗、濮陽市濮陽縣
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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，Fin-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，Fin-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，Fin-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，Fin-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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