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湛江市徐聞縣、天津市薊州區(qū)、佛山市順德區(qū)、涼山越西縣、臺州市臨海市、鄂州市梁子湖區(qū)、西安市碑林區(qū)、吉林市昌邑區(qū)
重慶市巴南區(qū)、安康市寧陜縣、阿壩藏族羌族自治州茂縣、定西市渭源縣、重慶市沙坪壩區(qū)、湘西州古丈縣、上饒市鄱陽縣
雙鴨山市嶺東區(qū)、上海市金山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、廣西百色市右江區(qū)、澄邁縣福山鎮(zhèn)、廣西河池市南丹縣、平?jīng)鍪袥艽h、廣西百色市靖西市
濰坊市高密市、南陽市淅川縣、慶陽市西峰區(qū)、長春市榆樹市、普洱市景谷傣族彝族自治縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、運城市臨猗縣、宜昌市秭歸縣
萬寧市長豐鎮(zhèn)、海東市平安區(qū)、安慶市太湖縣、渭南市華州區(qū)、成都市大邑縣、湛江市霞山區(qū)、十堰市竹山縣、金華市武義縣、天津市寧河區(qū)
廣西玉林市容縣、定西市渭源縣、邵陽市城步苗族自治縣、汕尾市陸豐市、荊州市松滋市、廣西梧州市蒼梧縣、七臺河市新興區(qū)、保山市龍陵縣、牡丹江市陽明區(qū)、黃山市黟縣
哈爾濱市道里區(qū)、酒泉市玉門市、東莞市茶山鎮(zhèn)、齊齊哈爾市甘南縣、臨沂市蘭陵縣、開封市鼓樓區(qū)
鹽城市大豐區(qū)、朔州市右玉縣、涼山木里藏族自治縣、本溪市平山區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、廣西崇左市天等縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、合肥市肥西縣、阜陽市潁泉區(qū)
涼山美姑縣、廣西南寧市青秀區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、伊春市烏翠區(qū)、煙臺市棲霞市、麗江市華坪縣
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、定西市臨洮縣、張家界市桑植縣、定西市隴西縣、湘西州吉首市、錦州市黑山縣、玉樹雜多縣、濰坊市青州市、孝感市云夢縣
三沙市西沙區(qū)、雞西市麻山區(qū)、大理賓川縣、臺州市椒江區(qū)、濟南市市中區(qū)、黑河市遜克縣、六盤水市水城區(qū)、大連市瓦房店市、漳州市詔安縣
衡陽市南岳區(qū)、淮南市鳳臺縣、直轄縣潛江市、梅州市五華縣、滁州市來安縣、廣西賀州市平桂區(qū)
南平市邵武市、文山廣南縣、湛江市吳川市、蘇州市吳江區(qū)、寧波市奉化區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、安陽市湯陰縣、直轄縣仙桃市、雞西市梨樹區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣
丹東市寬甸滿族自治縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、臺州市仙居縣、九江市共青城市、長春市寬城區(qū)、重慶市北碚區(qū)、龍巖市連城縣、溫州市龍港市、聊城市東阿縣
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準|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(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)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(lǐng)域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術(shù)知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應(yīng)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(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(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)化和風險敏感的金融行業(yè)，其安全與復雜任務(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)。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機構(gòu)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(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(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(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。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(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(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，依托上財在金融學科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團隊將持續(xù)構(gòu)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(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準也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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