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平頂山市石龍區(qū)、宿遷市沭陽縣、廣西南寧市青秀區(qū)、郴州市汝城縣、洛陽市嵩縣、遵義市習水縣、涼山西昌市
洛陽市欒川縣、商丘市虞城縣、瓊海市石壁鎮(zhèn)、蘭州市七里河區(qū)、合肥市巢湖市、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、雅安市寶興縣、宜昌市猇亭區(qū)、蚌埠市懷遠縣、瀘州市納溪區(qū)
大連市瓦房店市、天津市北辰區(qū)、大連市莊河市、溫州市龍港市、巴中市平昌縣、池州市石臺縣、吉林市永吉縣、東莞市萬江街道、廣西河池市金城江區(qū)
南通市海安市、攀枝花市米易縣、淮安市漣水縣、深圳市坪山區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣
上海市楊浦區(qū)、中山市五桂山街道、齊齊哈爾市克山縣、宜昌市五峰土家族自治縣、海南共和縣
哈爾濱市香坊區(qū)、達州市渠縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、云浮市新興縣、上海市靜安區(qū)
贛州市章貢區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、昭通市永善縣、齊齊哈爾市依安縣、棗莊市薛城區(qū)、衢州市常山縣
徐州市豐縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、昭通市水富市、延安市寶塔區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、朝陽市建平縣、黔南長順縣、荊門市掇刀區(qū)、合肥市肥西縣
平頂山市寶豐縣、紹興市新昌縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、松原市寧江區(qū)、棗莊市嶧城區(qū)、鄭州市金水區(qū)、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、黔東南施秉縣
海東市循化撒拉族自治縣、陽江市陽春市、自貢市富順縣、溫州市鹿城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、懷化市溆浦縣、寧德市霞浦縣、蘭州市榆中縣
銅仁市思南縣、安陽市湯陰縣、焦作市馬村區(qū)、麗水市慶元縣、寧夏固原市彭陽縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、龍巖市漳平市、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
南京市玄武區(qū)、亳州市渦陽縣、商洛市柞水縣、鹽城市東臺市、廣西河池市金城江區(qū)、運城市新絳縣、福州市倉山區(qū)、安康市鎮(zhèn)坪縣
定西市漳縣、朔州市懷仁市、雙鴨山市四方臺區(qū)、張掖市民樂縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、廣西玉林市容縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、安慶市懷寧縣、漢中市佛坪縣
南京市江寧區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、中山市石岐街道、聊城市東昌府區(qū)、上海市黃浦區(qū)、白銀市平川區(qū)、商丘市柘城縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣
玉溪市華寧縣、黃山市屯溪區(qū)、十堰市丹江口市、三亞市崖州區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
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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(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(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)展的重要責任。
測評團隊負責人、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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