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黃岡市英山縣、平?jīng)鍪星f浪縣、棗莊市市中區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、濮陽市臺前縣、臺州市路橋區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、忻州市五寨縣、黔東南黎平縣、雙鴨山市嶺東區(qū)
大慶市龍鳳區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、臨沂市臨沭縣、贛州市上猶縣、甘孜新龍縣、廣西桂林市灌陽縣、青島市李滄區(qū)
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
北京市通州區(qū)、上海市金山區(qū)、濰坊市高密市、榆林市橫山區(qū)、黔南貴定縣、遵義市鳳岡縣、許昌市襄城縣、南充市閬中市、三明市永安市、運(yùn)城市垣曲縣
聊城市茌平區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、廣西南寧市賓陽縣、遂寧市蓬溪縣、寧夏銀川市賀蘭縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
成都市崇州市、龍巖市上杭縣、?？谑协偵絽^(qū)、南陽市方城縣、南通市如東縣
湘潭市雨湖區(qū)、永州市藍(lán)山縣、常州市金壇區(qū)、鹽城市亭湖區(qū)、錦州市古塔區(qū)、甘孜雅江縣、廣西桂林市平樂縣、錦州市凌河區(qū)
萬寧市長豐鎮(zhèn)、雞西市梨樹區(qū)、紅河石屏縣、安康市平利縣、北京市豐臺區(qū)
忻州市代縣、海南貴南縣、涼山金陽縣、涼山美姑縣、廈門市集美區(qū)
忻州市代縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、長治市沁縣、上海市松江區(qū)、慶陽市寧縣、邵陽市武岡市、定西市渭源縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、滁州市全椒縣
銅仁市德江縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、河源市和平縣、三明市泰寧縣、三沙市西沙區(qū)、西寧市湟源縣、舟山市岱山縣、恩施州咸豐縣
杭州市西湖區(qū)、宜春市袁州區(qū)、東莞市沙田鎮(zhèn)、蕪湖市繁昌區(qū)、蚌埠市蚌山區(qū)、滁州市南譙區(qū)、濟(jì)南市歷下區(qū)
攀枝花市米易縣、濰坊市諸城市、安順市平壩區(qū)、溫州市鹿城區(qū)、昆明市東川區(qū)、黑河市孫吳縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
泰州市靖江市、隨州市廣水市、邵陽市雙清區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、成都市溫江區(qū)
臨滄市臨翔區(qū)、甘孜巴塘縣、長沙市開福區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、蘇州市虎丘區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、咸寧市赤壁市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、撫順市東洲區(qū)、東莞市東城街道
深圳市羅湖區(qū)、菏澤市單縣、錦州市凌海市、贛州市信豐縣、青島市膠州市、懷化市辰溪縣、南昌市西湖區(qū)、溫州市甌海區(qū)
漳州市龍文區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、襄陽市?？悼h、金華市武義縣、三沙市西沙區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、陽江市陽春市
鹽城市東臺市、樂山市夾江縣、湖州市吳興區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、南陽市方城縣
廣西南寧市興寧區(qū)、紅河石屏縣、七臺河市桃山區(qū)、中山市五桂山街道、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣
儋州市新州鎮(zhèn)、長春市朝陽區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、隴南市武都區(qū)
黃南尖扎縣、哈爾濱市松北區(qū)、武漢市漢南區(qū)、德州市武城縣、鹽城市濱?？h、重慶市大渡口區(qū)、湛江市遂溪縣、云浮市郁南縣、玉溪市紅塔區(qū)、東方市東河鎮(zhèn)
郴州市資興市、大連市甘井子區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、泉州市永春縣、萬寧市北大鎮(zhèn)、淮南市壽縣、嘉興市秀洲區(qū)
黃石市陽新縣、三亞市崖州區(qū)、連云港市灌云縣、駐馬店市確山縣、吉安市永豐縣、昆明市晉寧區(qū)、安慶市望江縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、惠州市惠城區(qū)
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南昌市南昌縣、大連市長海縣、衡陽市耒陽市、金昌市永昌縣、上饒市弋陽縣
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上海財(cái)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(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)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(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)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(biāo)準(zhǔn)、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(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)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(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)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(shí)的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)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(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
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(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)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(xiǎn)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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)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(biāo)桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)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(jìn)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(gè)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(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財(cái)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(jià)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(jī)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(jià)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(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)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(biāo)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(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)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(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個(gè)評估體系更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來，上海財(cái)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(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢，研究團(tuán)隊(duì)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(zhǔn)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(shí)，在“智能體元年”的背景下，有關(guān)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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