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金華市義烏市、銅仁市沿河土家族自治縣、焦作市馬村區(qū)、迪慶德欽縣、麗江市玉龍納西族自治縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、池州市東至縣、廈門市集美區(qū)
撫州市宜黃縣、曲靖市富源縣、開封市禹王臺區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、朔州市山陰縣、儋州市排浦鎮(zhèn)
晉中市和順縣、昆明市安寧市、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、昭通市巧家縣、南陽市桐柏縣、鷹潭市余江區(qū)、天津市河?xùn)|區(qū)、菏澤市巨野縣、六安市舒城縣、臨沂市沂南縣
直轄縣天門市、綿陽市平武縣、文山麻栗坡縣、臨夏永靖縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、平頂山市寶豐縣、焦作市解放區(qū)
株洲市茶陵縣、成都市新津區(qū)、遵義市正安縣、南昌市安義縣、恩施州來鳳縣、蘇州市太倉市
東莞市厚街鎮(zhèn)、漢中市南鄭區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、重慶市巴南區(qū)、連云港市連云區(qū)、忻州市寧武縣、南充市高坪區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、寧德市福安市、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、北京市豐臺區(qū)、岳陽市君山區(qū)、晉城市澤州縣、宜昌市宜都市、楚雄大姚縣、宿遷市泗陽縣
德州市夏津縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、昭通市綏江縣、涼山會理市、煙臺市芝罘區(qū)、臺州市臨海市、文昌市文城鎮(zhèn)
哈爾濱市平房區(qū)、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)江市資中縣、溫州市文成縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)
黃岡市武穴市、臺州市三門縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、安陽市滑縣、七臺河市桃山區(qū)、荊州市江陵縣、貴陽市修文縣、伊春市伊美區(qū)
黔東南錦屏縣、樂山市沙灣區(qū)、黔東南凱里市、滁州市定遠縣、莆田市荔城區(qū)
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、寧德市霞浦縣、廣西崇左市天等縣、無錫市惠山區(qū)、南京市江寧區(qū)、九江市瑞昌市、雅安市漢源縣、宜春市樟樹市、宜賓市江安縣
吉林市豐滿區(qū)、遼源市龍山區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、東方市三家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市原陽縣、懷化市中方縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、安康市寧陜縣、湛江市遂溪縣
攀枝花市西區(qū)、西雙版納景洪市、廣州市天河區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、中山市阜沙鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、汕尾市陸河縣、周口市淮陽區(qū)、武漢市江漢區(qū)、蘭州市皋蘭縣
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長沙市芙蓉區(qū)、廣西賀州市平桂區(qū)、甘南合作市、泰安市寧陽縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、德州市慶云縣、廣西南寧市興寧區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、綏化市明水縣、黔東南鎮(zhèn)遠縣
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上海財經(jīng)大學(xué)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(xué)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(xué)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(dāng)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(fù)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(fēng)險敏感的金融行業(yè)，其安全與復(fù)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(xué)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(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴謹評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)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(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學(xué)院院長劉元春表示，當(dāng)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(xué)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(zé)任。
測評團隊負責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級金融學(xué)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(dǎo)。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(dāng)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(xué)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(xué)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(fù)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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