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安康市漢陰縣、贛州市崇義縣、清遠市陽山縣、莆田市仙游縣、漯河市臨潁縣、寧德市福鼎市、德州市陵城區(qū)、內蒙古赤峰市喀喇沁旗、渭南市韓城市
隴南市文縣、莆田市仙游縣、內蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、平頂山市葉縣、成都市錦江區(qū)、通化市柳河縣、湛江市廉江市、天津市和平區(qū)、梅州市大埔縣
揚州市邗江區(qū)、梅州市平遠縣、六盤水市鐘山區(qū)、普洱市思茅區(qū)、衢州市江山市、淮南市田家庵區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、株洲市攸縣
南平市延平區(qū)、撫順市望花區(qū)、佳木斯市撫遠市、東方市新龍鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)
贛州市于都縣、株洲市石峰區(qū)、西安市灞橋區(qū)、三亞市崖州區(qū)、泉州市惠安縣、佳木斯市同江市
涼山冕寧縣、攀枝花市鹽邊縣、南昌市青云譜區(qū)、周口市西華縣、佳木斯市郊區(qū)、樂山市五通橋區(qū)
合肥市廬江縣、成都市大邑縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、朔州市應縣、內蒙古通遼市開魯縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、天水市甘谷縣
漢中市城固縣、贛州市龍南市、吉林市船營區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、運城市河津市、廣西桂林市靈川縣、重慶市合川區(qū)、濟寧市微山縣、延安市志丹縣、蕪湖市南陵縣
貴陽市南明區(qū)、龍巖市長汀縣、杭州市蕭山區(qū)、延安市延長縣、吉安市井岡山市
遵義市正安縣、青島市市北區(qū)、平頂山市寶豐縣、內蒙古包頭市東河區(qū)、常德市武陵區(qū)、忻州市偏關縣、許昌市魏都區(qū)、屯昌縣新興鎮(zhèn)
牡丹江市東寧市、晉城市高平市、寶雞市鳳縣、永州市冷水灘區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)
信陽市潢川縣、成都市雙流區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、上海市長寧區(qū)、北京市順義區(qū)、上饒市鉛山縣、濰坊市昌邑市
自貢市大安區(qū)、鶴壁市山城區(qū)、茂名市信宜市、汕頭市龍湖區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、牡丹江市東寧市、撫州市南城縣、青島市市南區(qū)、銅川市宜君縣、龍巖市新羅區(qū)
菏澤市鄄城縣、東方市感城鎮(zhèn)、廣西貴港市桂平市、濟寧市曲阜市、孝感市大悟縣、蘇州市姑蘇區(qū)、溫州市樂清市、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、白城市鎮(zhèn)賚縣
重慶市忠縣、鄭州市登封市、張掖市山丹縣、玉樹玉樹市、梅州市興寧市、內蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、張家界市桑植縣
淄博市高青縣、眉山市青神縣、佛山市順德區(qū)、三明市明溪縣、九江市潯陽區(qū)、雞西市虎林市、天津市和平區(qū)、五指山市南圣、廣西河池市天峨縣、煙臺市牟平區(qū)
運城市垣曲縣、西安市未央?yún)^(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、遵義市余慶縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
深圳市光明區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、渭南市華州區(qū)、鐵嶺市西豐縣、廣西崇左市江州區(qū)、肇慶市懷集縣、臨滄市云縣、韶關市始興縣、新鄉(xiāng)市延津縣、淄博市張店區(qū)
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韶關市始興縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、安慶市望江縣、廣西來賓市忻城縣、北京市順義區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、南京市溧水區(qū)、上饒市信州區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
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上海財經大學發(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)字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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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