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臨汾市曲沃縣、臨夏和政縣、重慶市銅梁區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、朝陽市凌源市、綿陽市江油市
永州市江華瑤族自治縣、寶雞市扶風(fēng)縣、榆林市米脂縣、中山市港口鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、鹽城市響水縣、蘭州市紅古區(qū)、銅陵市郊區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣
玉溪市華寧縣、荊門市沙洋縣、信陽市平橋區(qū)、黃山市徽州區(qū)、徐州市邳州市、臨夏臨夏市、湖州市安吉縣、遵義市紅花崗區(qū)、寧夏固原市涇源縣
汕尾市陸豐市、廣西來賓市忻城縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)、連云港市灌南縣、寧波市慈溪市
鄭州市鞏義市、寧夏吳忠市同心縣、臨汾市汾西縣、成都市錦江區(qū)、撫順市東洲區(qū)、青島市平度市、沈陽市沈北新區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、東莞市洪梅鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、龍巖市連城縣、荊州市沙市區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、三明市寧化縣、廣西崇左市天等縣
屯昌縣西昌鎮(zhèn)、蘇州市吳中區(qū)、金華市義烏市、黔西南興義市、麗江市華坪縣
汕尾市陸豐市、呂梁市孝義市、哈爾濱市延壽縣、重慶市巫山縣、廣安市廣安區(qū)、黔東南榕江縣、渭南市華州區(qū)
北京市通州區(qū)、北京市密云區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、南昌市進(jìn)賢縣、定西市安定區(qū)、黃石市鐵山區(qū)、眉山市青神縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
淮安市金湖縣、九江市永修縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、孝感市大悟縣、晉城市沁水縣、武漢市武昌區(qū)
恩施州鶴峰縣、杭州市淳安縣、廣西來賓市象州縣、成都市金堂縣、南京市六合區(qū)、瀘州市敘永縣、紅河建水縣
新余市渝水區(qū)、伊春市豐林縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、周口市淮陽區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、呂梁市汾陽市
懷化市沅陵縣、紅河開遠(yuǎn)市、信陽市息縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
泰州市高港區(qū)、九江市永修縣、天津市河?xùn)|區(qū)、成都市郫都區(qū)、黔西南冊亨縣、濟(jì)南市市中區(qū)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、宜春市宜豐縣、大連市沙河口區(qū)、佳木斯市同江市
岳陽市岳陽縣、安慶市宜秀區(qū)、大慶市肇源縣、廣西欽州市欽北區(qū)、吉林市豐滿區(qū)
遵義市習(xí)水縣、江門市新會(huì)區(qū)、郴州市北湖區(qū)、五指山市通什、衢州市開化縣、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
長治市屯留區(qū)、文山馬關(guān)縣、佳木斯市樺南縣、揭陽市揭東區(qū)、荊州市沙市區(qū)
隴南市禮縣、甘孜道孚縣、紅河個(gè)舊市、蘇州市吳中區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、德州市慶云縣、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣
牡丹江市西安區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、樂山市沙灣區(qū)、九江市彭澤縣、揭陽市榕城區(qū)、濟(jì)寧市魚臺縣、隴南市禮縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
鄭州市新鄭市、涼山布拖縣、濱州市無棣縣、贛州市贛縣區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、阜新市海州區(qū)、金華市東陽市、邵陽市綏寧縣、廈門市思明區(qū)、連云港市贛榆區(qū)
齊齊哈爾市泰來縣、聊城市陽谷縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、鷹潭市月湖區(qū)、南陽市社旗縣、邵陽市隆回縣、自貢市自流井區(qū)、慶陽市寧縣、本溪市桓仁滿族自治縣
大慶市大同區(qū)、海東市平安區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、信陽市平橋區(qū)、連云港市灌云縣
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安慶市太湖縣、菏澤市定陶區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、荊州市公安縣
文山西疇縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、遼陽市遼陽縣、阜陽市潁上縣、廣西貴港市港南區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、昭通市大關(guān)縣、杭州市臨安區(qū)
黔西南貞豐縣、長治市潞城區(qū)、重慶市武隆區(qū)、益陽市赫山區(qū)、達(dá)州市開江縣、鶴崗市興安區(qū)、鄭州市金水區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、成都市都江堰市、忻州市神池縣
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佳木斯市撫遠(yuǎn)市、南京市六合區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、朝陽市凌源市、遵義市桐梓縣、雞西市恒山區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、榆林市綏德縣、北京市通州區(qū)
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昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、儋州市新州鎮(zhèn)、撫順市清原滿族自治縣、甘孜道孚縣、鶴壁市淇濱區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、昆明市西山區(qū)
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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(dòng)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(lì)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(dòng)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(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)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(dòng)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(huì)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(huì)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(dòng)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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