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懷化市靖州苗族侗族自治縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、泰安市東平縣、涼山美姑縣、雙鴨山市四方臺區(qū)
常德市武陵區(qū)、遵義市習水縣、開封市通許縣、咸陽市興平市、眉山市仁壽縣
濰坊市壽光市、河源市源城區(qū)、忻州市五臺縣、廣西桂林市秀峰區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、大理云龍縣
揚州市寶應縣、黃岡市武穴市、開封市鼓樓區(qū)、攀枝花市鹽邊縣、九江市彭澤縣、東方市感城鎮(zhèn)
五指山市南圣、云浮市羅定市、陽泉市城區(qū)、黃山市屯溪區(qū)、遼源市西安區(qū)、商丘市虞城縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、贛州市定南縣
濰坊市寒亭區(qū)、梅州市蕉嶺縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、瀘州市江陽區(qū)、南平市建陽區(qū)、贛州市上猶縣
杭州市桐廬縣、邵陽市邵東市、鐵嶺市調兵山市、雅安市漢源縣、雙鴨山市寶清縣、天津市南開區(qū)
伊春市大箐山縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、南昌市安義縣、廣西百色市凌云縣、遼陽市遼陽縣、婁底市婁星區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
廣西南寧市橫州市、阿壩藏族羌族自治州茂縣、潮州市湘橋區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、懷化市洪江市
綏化市蘭西縣、本溪市桓仁滿族自治縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、南通市如東縣、內蒙古呼倫貝爾市根河市、呂梁市臨縣、贛州市興國縣、汕頭市澄海區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、三沙市西沙區(qū)
伊春市豐林縣、黔東南岑鞏縣、寧夏銀川市永寧縣、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、呂梁市方山縣
內蒙古通遼市奈曼旗、黑河市遜克縣、忻州市神池縣、鶴壁市淇濱區(qū)、東莞市南城街道、寧德市屏南縣、營口市鲅魚圈區(qū)、宜賓市珙縣
黃岡市羅田縣、懷化市會同縣、臨夏和政縣、畢節(jié)市金沙縣、揚州市邗江區(qū)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、西安市閻良區(qū)
三門峽市湖濱區(qū)、贛州市信豐縣、日照市東港區(qū)、永州市江永縣、漳州市詔安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、涼山甘洛縣
長治市潞城區(qū)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、宜賓市珙縣、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、三明市將樂縣、河源市紫金縣、阜新市太平區(qū)、黃岡市麻城市、臨沂市羅莊區(qū)
忻州市神池縣、衡陽市石鼓區(qū)、榆林市清澗縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、隴南市禮縣
北京市順義區(qū)、濱州市濱城區(qū)、甘孜瀘定縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、黃石市大冶市
吉安市吉水縣、丹東市振興區(qū)、寶雞市眉縣、重慶市合川區(qū)、內蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、內蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、南京市高淳區(qū)
貴陽市白云區(qū)、延邊琿春市、內蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、畢節(jié)市大方縣、廣西玉林市博白縣、眉山市丹棱縣、溫州市鹿城區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、文山馬關縣
遵義市鳳岡縣、濟南市長清區(qū)、泰安市東平縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)、雅安市漢源縣、徐州市銅山區(qū)
昭通市鎮(zhèn)雄縣、內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、黔西南晴隆縣、達州市宣漢縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、蕪湖市南陵縣、衡陽市祁東縣
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廣州市南沙區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、贛州市全南縣、清遠市陽山縣、上饒市萬年縣、恩施州來鳳縣
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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(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(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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