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南陽市鎮(zhèn)平縣、紹興市嵊州市、株洲市荷塘區(qū)、連云港市海州區(qū)、天津市河東區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、衡陽市衡南縣、酒泉市玉門市
洛陽市欒川縣、商丘市虞城縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、蘭州市七里河區(qū)、合肥市巢湖市、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、雅安市寶興縣、宜昌市猇亭區(qū)、蚌埠市懷遠縣、瀘州市納溪區(qū)
廣州市白云區(qū)、衡陽市耒陽市、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、東莞市萬江街道、東營市墾利區(qū)
商洛市山陽縣、海南共和縣、延安市子長市、昭通市大關縣、貴陽市息烽縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、咸寧市通城縣、福州市晉安區(qū)、黃南尖扎縣
宜昌市遠安縣、酒泉市玉門市、中山市南頭鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、蕪湖市無為市、鶴崗市綏濱縣
涼山德昌縣、恩施州建始縣、隴南市禮縣、玉溪市江川區(qū)、十堰市竹溪縣、漢中市西鄉(xiāng)縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、吉林市豐滿區(qū)
張掖市民樂縣、濟南市市中區(qū)、廣西南寧市上林縣、金華市金東區(qū)、汕頭市金平區(qū)、安康市漢濱區(qū)、惠州市惠城區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
中山市民眾鎮(zhèn)、濰坊市壽光市、六安市金寨縣、咸陽市旬邑縣、周口市沈丘縣、臨滄市滄源佤族自治縣、懷化市鶴城區(qū)、大理永平縣
遂寧市船山區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、韶關市武江區(qū)、溫州市蒼南縣、郴州市北湖區(qū)、臺州市三門縣、涼山美姑縣、婁底市新化縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗
懷化市辰溪縣、臨沂市蘭山區(qū)、達州市達川區(qū)、定西市安定區(qū)、延安市吳起縣
酒泉市瓜州縣、安慶市宜秀區(qū)、清遠市清新區(qū)、清遠市英德市、哈爾濱市松北區(qū)、龍巖市漳平市
內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、郴州市桂陽縣、韶關市樂昌市、廣西賀州市昭平縣、西安市閻良區(qū)、岳陽市云溪區(qū)
武漢市漢陽區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、中山市石岐街道、盤錦市雙臺子區(qū)、安陽市湯陰縣
鄭州市新鄭市、咸陽市楊陵區(qū)、南平市松溪縣、長春市德惠市、寧夏固原市涇源縣、葫蘆島市綏中縣、商丘市永城市、濟南市歷下區(qū)、寧波市寧?？h、咸陽市禮泉縣
東莞市鳳崗鎮(zhèn)、開封市祥符區(qū)、七臺河市勃利縣、湘潭市韶山市、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、三明市大田縣、眉山市仁壽縣
周口市太康縣、龍巖市新羅區(qū)、岳陽市臨湘市、成都市武侯區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、廣元市昭化區(qū)、雙鴨山市饒河縣、阿壩藏族羌族自治州金川縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鄭州市登封市
蚌埠市龍子湖區(qū)、南陽市新野縣、宜昌市點軍區(qū)、伊春市豐林縣、盤錦市興隆臺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、萬寧市禮紀鎮(zhèn)
淮安市淮陰區(qū)、長春市綠園區(qū)、湖州市德清縣、樂山市峨邊彝族自治縣、重慶市巴南區(qū)、黃石市陽新縣
儋州市排浦鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、鐵嶺市開原市、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、寶雞市麟游縣、北京市東城區(qū)、撫州市南豐縣、中山市大涌鎮(zhèn)、文昌市昌灑鎮(zhèn)
佛山市三水區(qū)、忻州市偏關縣、延安市延長縣、重慶市潼南區(qū)、邵陽市洞口縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、西安市臨潼區(qū)、揭陽市揭西縣、南陽市西峽縣、贛州市興國縣
黃岡市黃梅縣、安康市石泉縣、廣西南寧市江南區(qū)、安陽市林州市、莆田市仙游縣、畢節(jié)市七星關區(qū)、上饒市鉛山縣、廣西賀州市昭平縣
宿州市碭山縣、淮南市謝家集區(qū)、錦州市黑山縣、渭南市臨渭區(qū)、滁州市南譙區(qū)
廣西柳州市城中區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、宿遷市泗洪縣、棗莊市臺兒莊區(qū)、廣西北海市合浦縣、廈門市海滄區(qū)、咸陽市旬邑縣、福州市平潭縣、臨滄市滄源佤族自治縣、廣西南寧市興寧區(qū)
六安市霍邱縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、海東市樂都區(qū)、宜昌市遠安縣、清遠市佛岡縣、榆林市佳縣、濟寧市嘉祥縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、天津市靜海區(qū)
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常德市石門縣、廣西河池市東蘭縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、菏澤市單縣、荊州市松滋市、汕頭市南澳縣、安陽市殷都區(qū)
紅河蒙自市、黔東南劍河縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西柳州市柳城縣、牡丹江市林口縣、隴南市康縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、呂梁市交口縣、玉溪市華寧縣、晉中市壽陽縣
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徐州市泉山區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廈門市思明區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、湖州市安吉縣、大理南澗彝族自治縣
岳陽市平江縣、商丘市睢縣、重慶市武隆區(qū)、昆明市富民縣、鹽城市大豐區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市
淮安市盱眙縣、玉溪市峨山彝族自治縣、天津市寧河區(qū)、肇慶市四會市、眉山市青神縣、涼山金陽縣
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煙臺市萊陽市、臨沂市蘭陵縣、鄭州市鞏義市、曲靖市沾益區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)
齊齊哈爾市泰來縣、聊城市陽谷縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、鷹潭市月湖區(qū)、南陽市社旗縣、邵陽市隆回縣、自貢市自流井區(qū)、慶陽市寧縣、本溪市桓仁滿族自治縣
延安市安塞區(qū)、黃石市下陸區(qū)、朔州市平魯區(qū)、三門峽市盧氏縣、綏化市安達市、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、咸寧市嘉魚縣、濰坊市臨朐縣
徐州市泉山區(qū)、三明市永安市、大同市新榮區(qū)、陽泉市郊區(qū)、東營市廣饒縣、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、渭南市大荔縣、運城市夏縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、盤錦市興隆臺區(qū)
棗莊市薛城區(qū)、大同市左云縣、大理巍山彝族回族自治縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣、臨汾市洪洞縣、晉中市壽陽縣
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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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