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黔東南劍河縣、池州市貴池區(qū)、滁州市全椒縣、海南共和縣、九江市共青城市、大理云龍縣、金華市武義縣、云浮市郁南縣
黔南貴定縣、寧德市古田縣、龍巖市新羅區(qū)、吉林市永吉縣、遼陽市文圣區(qū)、內蒙古通遼市霍林郭勒市、九江市共青城市、運城市聞喜縣
黃岡市蘄春縣、紅河綠春縣、徐州市沛縣、宜春市萬載縣、揭陽市普寧市、馬鞍山市當涂縣
內蒙古巴彥淖爾市五原縣、大理南澗彝族自治縣、中山市東升鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、渭南市富平縣、昆明市晉寧區(qū)、南京市六合區(qū)、宜昌市當陽市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、廣西桂林市七星區(qū)、綿陽市梓潼縣、安陽市內黃縣、荊州市石首市、廣西來賓市武宣縣
信陽市光山縣、南通市海安市、安陽市龍安區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、滁州市天長市、贛州市章貢區(qū)
宜賓市長寧縣、黃岡市武穴市、舟山市岱山縣、周口市太康縣、淮安市洪澤區(qū)
文山硯山縣、常德市津市市、內蒙古呼和浩特市新城區(qū)、大同市廣靈縣、上海市崇明區(qū)、海東市平安區(qū)、荊州市荊州區(qū)、煙臺市棲霞市
焦作市中站區(qū)、銅仁市碧江區(qū)、天水市清水縣、內蒙古烏蘭察布市卓資縣、南平市武夷山市、廈門市翔安區(qū)
株洲市炎陵縣、內蒙古錫林郭勒盟正藍旗、通化市東昌區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、安康市漢陰縣
新余市分宜縣、南通市崇川區(qū)、呂梁市交城縣、廣州市越秀區(qū)、撫州市南豐縣、海南貴德縣、海南同德縣
商洛市商南縣、淮北市烈山區(qū)、牡丹江市寧安市、寧德市屏南縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)
韶關市湞江區(qū)、內蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、連云港市灌云縣、肇慶市德慶縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、大理大理市、呂梁市興縣
寧波市江北區(qū)、安順市西秀區(qū)、惠州市惠東縣、茂名市高州市、連云港市東?？h、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、麗水市慶元縣、亳州市蒙城縣
長沙市瀏陽市、綏化市望奎縣、大連市旅順口區(qū)、白山市渾江區(qū)、中山市石岐街道
武漢市新洲區(qū)、漳州市云霄縣、焦作市沁陽市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、自貢市自流井區(qū)、忻州市寧武縣、蕪湖市鳩江區(qū)、大興安嶺地區(qū)漠河市、錦州市黑山縣
南昌市西湖區(qū)、大連市瓦房店市、隴南市兩當縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、湖州市長興縣、麗水市慶元縣、黔西南晴隆縣、宿遷市宿城區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
麗江市玉龍納西族自治縣、運城市萬榮縣、中山市石岐街道、黔南都勻市、北京市石景山區(qū)、湖州市安吉縣、岳陽市臨湘市、吉林市磐石市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、天津市河北區(qū)
大連市西崗區(qū)、內蒙古呼和浩特市武川縣、渭南市蒲城縣、長春市九臺區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、雞西市城子河區(qū)
益陽市桃江縣、涼山冕寧縣、馬鞍山市當涂縣、棗莊市臺兒莊區(qū)、大理永平縣
畢節(jié)市赫章縣、武漢市東西湖區(qū)、白山市靖宇縣、內蒙古包頭市昆都侖區(qū)、重慶市梁平區(qū)、廣州市增城區(qū)、咸陽市武功縣、婁底市漣源市、廣州市越秀區(qū)
東莞市橋頭鎮(zhèn)、徐州市新沂市、玉溪市通?？h、漢中市城固縣、泰州市高港區(qū)、南充市閬中市、涼山會理市、上海市徐匯區(qū)
甘孜雅江縣、內蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、蚌埠市淮上區(qū)、延邊圖們市、三門峽市澠池縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、安康市白河縣、成都市蒲江縣、廣西梧州市萬秀區(qū)
上饒市余干縣、遂寧市安居區(qū)、湘西州古丈縣、三明市建寧縣、金昌市永昌縣、宜昌市宜都市、黃岡市武穴市、綏化市安達市
上饒市鉛山縣、池州市東至縣、重慶市開州區(qū)、東莞市東坑鎮(zhèn)、合肥市肥西縣、黔南龍里縣、信陽市商城縣
寧夏銀川市永寧縣、清遠市佛岡縣、無錫市濱湖區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、杭州市蕭山區(qū)
阿壩藏族羌族自治州茂縣、綿陽市江油市、榆林市橫山區(qū)、太原市陽曲縣、眉山市青神縣、北京市門頭溝區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、黃山市祁門縣、棗莊市臺兒莊區(qū)
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洛陽市嵩縣、黔東南黎平縣、周口市沈丘縣、咸寧市咸安區(qū)、內蒙古呼和浩特市武川縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)
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內蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、泉州市泉港區(qū)、安順市普定縣、廣西貴港市港南區(qū)、渭南市臨渭區(qū)、永州市寧遠縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、黑河市北安市
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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)性基準數據集。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。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。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，Fin-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，Fin-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)更新的數據集，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，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)計與數據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，Fin-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，Fin-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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