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紅河紅河縣、重慶市秀山縣、岳陽市湘陰縣、廈門市同安區(qū)、贛州市章貢區(qū)、楚雄祿豐市、黔南平塘縣
鄭州市新鄭市、周口市商水縣、佳木斯市樺南縣、上饒市廣信區(qū)、漯河市郾城區(qū)
宜春市高安市、湘潭市岳塘區(qū)、隨州市曾都區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、隴南市徽縣
張家界市桑植縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、文山丘北縣、渭南市華陰市、甘孜鄉(xiāng)城縣、玉溪市峨山彝族自治縣、信陽市淮濱縣、蘭州市安寧區(qū)、銅川市宜君縣
雅安市蘆山縣、安順市西秀區(qū)、雞西市滴道區(qū)、平頂山市葉縣、九江市潯陽區(qū)、延安市宜川縣、汕頭市濠江區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、清遠市英德市、徐州市鼓樓區(qū)
懷化市麻陽苗族自治縣、黔東南臺江縣、廣西崇左市天等縣、南京市雨花臺區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、甘孜道孚縣、泰州市靖江市
廣元市青川縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、寶雞市金臺區(qū)、福州市長樂區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、信陽市光山縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、大理巍山彝族回族自治縣、連云港市連云區(qū)
郴州市汝城縣、常州市新北區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、宜春市上高縣、北京市房山區(qū)、雅安市石棉縣、金華市金東區(qū)、蚌埠市五河縣、衢州市江山市
廣西桂林市平樂縣、宜春市萬載縣、鄭州市中原區(qū)、亳州市渦陽縣、直轄縣天門市、遵義市正安縣、徐州市泉山區(qū)、陽泉市城區(qū)
綿陽市江油市、運城市平陸縣、天水市麥積區(qū)、臺州市玉環(huán)市、商洛市鎮(zhèn)安縣、營口市西市區(qū)、晉中市壽陽縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、鐵嶺市調(diào)兵山市、蕪湖市繁昌區(qū)、廣西來賓市合山市、文山丘北縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、煙臺市萊州市、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、長沙市望城區(qū)
揭陽市榕城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、遵義市余慶縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、濟南市平陰縣、佳木斯市湯原縣
煙臺市萊州市、泰安市新泰市、成都市大邑縣、葫蘆島市南票區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、南通市如東縣
黑河市嫩江市、天水市秦州區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、紅河紅河縣、淮安市淮安區(qū)
廈門市集美區(qū)、德州市武城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、廣西百色市右江區(qū)、遵義市習水縣、莆田市涵江區(qū)、無錫市梁溪區(qū)
昆明市富民縣、廣西玉林市容縣、鄭州市惠濟區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、東營市廣饒縣、撫順市望花區(qū)、吉林市豐滿區(qū)、煙臺市萊山區(qū)、廣州市黃埔區(qū)
廣西來賓市金秀瑤族自治縣、駐馬店市西平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、重慶市云陽縣、宿州市泗縣、榆林市神木市、紅河蒙自市、樂山市五通橋區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
杭州市富陽區(qū)、濰坊市高密市、汕頭市濠江區(qū)、十堰市丹江口市、海南共和縣、大理永平縣
廣西南寧市隆安縣、青島市李滄區(qū)、南通市啟東市、樂山市井研縣、廣西崇左市江州區(qū)、日照市莒縣
德州市武城縣、呂梁市興縣、呂梁市離石區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、渭南市合陽縣、佳木斯市郊區(qū)、懷化市沅陵縣、韶關(guān)市仁化縣、佛山市禪城區(qū)
沈陽市鐵西區(qū)、荊州市公安縣、洛陽市老城區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
白山市渾江區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、晉城市澤州縣、上海市徐匯區(qū)、廣州市番禺區(qū)、重慶市永川區(qū)
大理漾濞彝族自治縣、濟南市市中區(qū)、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、涼山西昌市
文昌市翁田鎮(zhèn)、黔東南三穗縣、南陽市宛城區(qū)、南京市浦口區(qū)、寶雞市隴縣、玉溪市易門縣、鞍山市立山區(qū)、運城市臨猗縣、定安縣龍門鎮(zhèn)、紅河彌勒市
重慶市大渡口區(qū)、錦州市太和區(qū)、滁州市南譙區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)、濰坊市安丘市、煙臺市芝罘區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
哈爾濱市通河縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、甘南迭部縣、廣西百色市隆林各族自治縣、十堰市竹溪縣、福州市鼓樓區(qū)
樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、揚州市儀征市、廈門市集美區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、寧波市江北區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、太原市晉源區(qū)
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龍巖市連城縣、廣西來賓市忻城縣、榆林市吳堡縣、運城市新絳縣、天津市紅橋區(qū)、上海市長寧區(qū)、海南共和縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、臨夏和政縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、梅州市興寧市、盤錦市大洼區(qū)、安陽市龍安區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)
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(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(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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