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渭南市富平縣、三明市將樂縣、湘西州鳳凰縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
中山市南頭鎮(zhèn)、鶴壁市山城區(qū)、定西市渭源縣、黑河市愛輝區(qū)、安康市平利縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、達(dá)州市大竹縣、東營市東營區(qū)、威海市榮成市
岳陽市云溪區(qū)、日照市東港區(qū)、揚州市廣陵區(qū)、黔西南安龍縣、蚌埠市蚌山區(qū)、迪慶香格里拉市、麗江市古城區(qū)、雅安市名山區(qū)、銅陵市樅陽縣
甘孜巴塘縣、武漢市江漢區(qū)、天水市清水縣、溫州市蒼南縣、恩施州宣恩縣、運城市夏縣、吉安市遂川縣、廣元市劍閣縣、贛州市南康區(qū)
荊州市監(jiān)利市、菏澤市牡丹區(qū)、鞍山市立山區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、昆明市安寧市
金昌市金川區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、咸陽市淳化縣、牡丹江市綏芬河市、南昌市灣里區(qū)
南京市浦口區(qū)、臨夏永靖縣、深圳市龍華區(qū)、涼山布拖縣、德州市陵城區(qū)、杭州市臨安區(qū)、上饒市鄱陽縣
榆林市米脂縣、榆林市橫山區(qū)、黔東南岑鞏縣、廣西河池市天峨縣、撫州市崇仁縣、畢節(jié)市黔西市、綿陽市北川羌族自治縣
通化市集安市、黃山市休寧縣、海西蒙古族天峻縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、鹽城市大豐區(qū)、廣州市海珠區(qū)、慶陽市寧縣、梅州市五華縣、天津市薊州區(qū)、荊州市江陵縣
濟南市濟陽區(qū)、貴陽市開陽縣、贛州市定南縣、樂山市犍為縣、商丘市虞城縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣、哈爾濱市尚志市、延邊圖們市
中山市沙溪鎮(zhèn)、朔州市懷仁市、常州市新北區(qū)、濟寧市兗州區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、昭通市大關(guān)縣、遂寧市蓬溪縣、福州市倉山區(qū)、黔西南貞豐縣、梅州市平遠(yuǎn)縣、深圳市福田區(qū)、太原市尖草坪區(qū)
樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、婁底市婁星區(qū)、盤錦市大洼區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、廣元市旺蒼縣、昭通市水富市、郴州市汝城縣、紅河河口瑤族自治縣
眉山市洪雅縣、宿遷市泗陽縣、伊春市伊美區(qū)、寧夏銀川市靈武市、黃南尖扎縣、煙臺市萊山區(qū)
陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、太原市古交市、揚州市廣陵區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、九江市瑞昌市、定安縣富文鎮(zhèn)、樂山市沐川縣、東營市河口區(qū)、廣西賀州市昭平縣
濱州市惠民縣、滁州市全椒縣、廣西南寧市橫州市、晉城市城區(qū)、廣元市利州區(qū)、廣西桂林市靈川縣、宜賓市翠屏區(qū)、湛江市遂溪縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、廣西柳州市柳城縣、涼山昭覺縣、葫蘆島市綏中縣、南平市浦城縣、揚州市江都區(qū)
綿陽市安州區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廣西賀州市昭平縣、湘潭市湘潭縣、寶雞市麟游縣、北京市通州區(qū)、延安市宜川縣
常德市津市市、渭南市潼關(guān)縣、延安市延長縣、鄂州市梁子湖區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、德州市寧津縣、廣西梧州市蒙山縣、雅安市名山區(qū)、廣西北海市合浦縣
直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、廣西桂林市永福縣、佳木斯市富錦市、濱州市惠民縣、綏化市望奎縣、寧夏固原市原州區(qū)、梅州市梅江區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
蘭州市紅古區(qū)、亳州市渦陽縣、黃岡市武穴市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、聊城市臨清市、廣西桂林市資源縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、揚州市江都區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、安康市寧陜縣
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西寧市湟源縣、鹽城市射陽縣、?？谑旋埲A區(qū)、菏澤市成武縣、蘇州市吳江區(qū)、黃山市黃山區(qū)、濟南市歷下區(qū)、南平市建陽區(qū)、宿州市碭山縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗
文昌市東閣鎮(zhèn)、湘西州鳳凰縣、蘭州市安寧區(qū)、西寧市湟源縣、伊春市鐵力市
鎮(zhèn)江市揚中市、金昌市永昌縣、臨汾市洪洞縣、大慶市肇州縣、迪慶香格里拉市、無錫市錫山區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、忻州市靜樂縣
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馬鞍山市當(dāng)涂縣、廣西崇左市龍州縣、晉城市陵川縣、齊齊哈爾市泰來縣、黃岡市武穴市、昆明市官渡區(qū)、三沙市南沙區(qū)、畢節(jié)市金沙縣
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寧夏銀川市興慶區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、通化市通化縣、淮南市大通區(qū)、銅陵市樅陽縣、吉林市磐石市、杭州市上城區(qū)
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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(zhǔn)|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(zhǔn)。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(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(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)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(fēng)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(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)用的金融機構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(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(dāng)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(zé)任。
測評團(tuán)隊負(fù)責(zé)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(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，則填補了當(dāng)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(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、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(tuán)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(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，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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