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昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、宿遷市泗陽縣、廣西桂林市七星區(qū)、衡陽市雁峰區(qū)、商洛市柞水縣
洛陽市瀍河回族區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、海南共和縣、北京市石景山區(qū)、漳州市華安縣、咸陽市渭城區(qū)、嘉興市嘉善縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、甘孜道孚縣、呂梁市興縣
中山市阜沙鎮(zhèn)、遂寧市船山區(qū)、東莞市東城街道、甘孜德格縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、湘潭市湘潭縣
洛陽市洛寧縣、咸寧市嘉魚縣、齊齊哈爾市依安縣、文昌市重興鎮(zhèn)、鄭州市新鄭市、西寧市城西區(qū)、泉州市洛江區(qū)、晉城市澤州縣、大理洱源縣
常德市津市市、佛山市禪城區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、天水市麥積區(qū)、濰坊市高密市、玉溪市易門縣、三門峽市陜州區(qū)、南通市海安市、忻州市神池縣
泉州市鯉城區(qū)、廈門市湖里區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、惠州市惠東縣、五指山市南圣、黃山市歙縣、安康市寧陜縣、宜春市上高縣、宜賓市高縣
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)
亳州市譙城區(qū)、懷化市洪江市、杭州市建德市、金華市磐安縣、上海市松江區(qū)
上海市靜安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、長沙市雨花區(qū)、武威市涼州區(qū)、海西蒙古族格爾木市、溫州市平陽縣、北京市通州區(qū)
白山市渾江區(qū)、淄博市張店區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、忻州市偏關縣、周口市淮陽區(qū)、銅川市王益區(qū)、銅仁市思南縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、蕪湖市灣沚區(qū)
萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、重慶市墊江縣、大連市西崗區(qū)、婁底市冷水江市、營口市西市區(qū)、酒泉市金塔縣
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楚雄大姚縣、威海市文登區(qū)、天津市薊州區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、惠州市龍門縣、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、呂梁市文水縣、泰州市高港區(qū)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、通化市柳河縣、臨汾市蒲縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、長春市朝陽區(qū)、安慶市桐城市、曲靖市會澤縣
雅安市名山區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、松原市乾安縣、婁底市漣源市、荊門市京山市、淄博市臨淄區(qū)
廣安市鄰水縣、延安市寶塔區(qū)、遼源市龍山區(qū)、晉城市高平市、運城市聞喜縣、淄博市高青縣、漢中市漢臺區(qū)、邵陽市邵陽縣、東方市天安鄉(xiāng)、上饒市玉山縣
松原市扶余市、衢州市衢江區(qū)、張掖市甘州區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、六安市霍邱縣、麗水市慶元縣
通化市通化縣、隴南市康縣、酒泉市敦煌市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、海南共和縣、晉中市昔陽縣、黃南尖扎縣
鶴崗市南山區(qū)、宜春市樟樹市、南陽市方城縣、贛州市龍南市、定安縣黃竹鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、廣州市黃埔區(qū)、涼山寧南縣
上饒市鄱陽縣、西安市長安區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、三明市寧化縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、北京市昌平區(qū)、黃岡市黃州區(qū)、貴陽市息烽縣
上海市長寧區(qū)、遂寧市蓬溪縣、湛江市吳川市、黔南長順縣、宜昌市長陽土家族自治縣、重慶市南岸區(qū)、周口市鹿邑縣
商洛市商州區(qū)、臨汾市浮山縣、東方市板橋鎮(zhèn)、北京市門頭溝區(qū)、廈門市思明區(qū)、晉城市澤州縣、吉林市舒蘭市、宜春市樟樹市、紹興市新昌縣
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
湘西州鳳凰縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、洛陽市汝陽縣、南平市延平區(qū)、淮安市洪澤區(qū)、德州市樂陵市、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、贛州市定南縣、青島市城陽區(qū)、海東市互助土族自治縣
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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(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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