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九江市湖口縣、東方市大田鎮(zhèn)、楚雄姚安縣、廣州市南沙區(qū)、伊春市鐵力市、棗莊市薛城區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、涼山越西縣、寶雞市麟游縣
黔南福泉市、渭南市韓城市、張掖市山丹縣、咸陽市淳化縣、宜昌市長陽土家族自治縣、長治市襄垣縣、廣西欽州市欽北區(qū)、宜賓市筠連縣
沈陽市大東區(qū)、鶴壁市?？h、成都市青白江區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、九江市德安縣、平?jīng)鍪星f浪縣、信陽市潢川縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、煙臺市萊山區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西來賓市忻城縣、宜昌市猇亭區(qū)、婁底市婁星區(qū)、黔西南安龍縣、晉城市高平市、松原市乾安縣
濟南市鋼城區(qū)、東莞市中堂鎮(zhèn)、鹽城市鹽都區(qū)、安慶市懷寧縣、南平市建陽區(qū)
九江市柴桑區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、三明市寧化縣、銅仁市思南縣、涼山冕寧縣、大慶市林甸縣、珠海市金灣區(qū)、大理永平縣、德州市平原縣、大慶市讓胡路區(qū)
永州市江華瑤族自治縣、西安市灞橋區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、安陽市林州市、甘南舟曲縣
哈爾濱市道里區(qū)、天津市和平區(qū)、煙臺市芝罘區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、黃岡市武穴市、萬寧市山根鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、樂山市市中區(qū)
臨汾市安澤縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、六安市霍邱縣
濱州市濱城區(qū)、伊春市湯旺縣、哈爾濱市雙城區(qū)、杭州市建德市、梅州市蕉嶺縣、南陽市新野縣、南陽市淅川縣、蕪湖市無為市、紅河蒙自市
懷化市辰溪縣、臨沂市蘭山區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、定西市安定區(qū)、延安市吳起縣
中山市板芙鎮(zhèn)、北京市懷柔區(qū)、濱州市惠民縣、常德市澧縣、長春市朝陽區(qū)、營口市鲅魚圈區(qū)、遼陽市燈塔市、東莞市東坑鎮(zhèn)
宜昌市當(dāng)陽市、通化市東昌區(qū)、阜陽市潁上縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、滁州市瑯琊區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、益陽市安化縣、定西市臨洮縣、蘇州市常熟市、甘南迭部縣
德州市樂陵市、邵陽市新寧縣、廣西百色市靖西市、廣西北海市海城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、溫州市泰順縣、忻州市保德縣
梅州市大埔縣、南京市雨花臺區(qū)、濱州市惠民縣、天水市武山縣、上饒市婺源縣、十堰市張灣區(qū)、大理劍川縣、甘孜巴塘縣
滁州市明光市、晉中市壽陽縣、朔州市懷仁市、大同市廣靈縣、安陽市林州市、漳州市詔安縣
貴陽市南明區(qū)、長治市沁縣、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西梧州市藤縣、鐵嶺市鐵嶺縣、太原市杏花嶺區(qū)、上饒市萬年縣、臨滄市臨翔區(qū)、煙臺市海陽市
怒江傈僳族自治州福貢縣、廣州市越秀區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、信陽市商城縣
攀枝花市鹽邊縣、商洛市商南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、紅河元陽縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、寧德市福安市、麗江市玉龍納西族自治縣、吉安市安?？h
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、珠海市香洲區(qū)、撫順市順城區(qū)、黔西南普安縣、連云港市東?？h
株洲市淥口區(qū)、四平市鐵西區(qū)、忻州市五寨縣、盤錦市盤山縣、黃石市黃石港區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、三明市建寧縣、天津市津南區(qū)、嘉興市嘉善縣
日照市莒縣、寧夏吳忠市鹽池縣、大連市甘井子區(qū)、九江市都昌縣、北京市平谷區(qū)、達(dá)州市開江縣、韶關(guān)市始興縣
運城市河津市、海東市互助土族自治縣、漳州市龍文區(qū)、寧夏石嘴山市平羅縣、商丘市睢陽區(qū)、信陽市潢川縣
陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、常德市漢壽縣、定西市岷縣、廣州市海珠區(qū)、南陽市唐河縣、太原市小店區(qū)、威海市榮成市、濱州市惠民縣、蘭州市皋蘭縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)
大同市天鎮(zhèn)縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、遼陽市宏偉區(qū)、黔南長順縣、玉樹稱多縣、焦作市中站區(qū)、婁底市新化縣、甘南夏河縣
杭州市江干區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、南昌市青山湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、肇慶市懷集縣、鐵嶺市銀州區(qū)、廣西河池市東蘭縣、武威市古浪縣、東方市江邊鄉(xiāng)
襄陽市保康縣、上饒市婺源縣、保亭黎族苗族自治縣什玲、運城市新絳縣、河源市龍川縣、德陽市什邡市、蕪湖市弋江區(qū)
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撫州市黎川縣、重慶市南岸區(qū)、成都市彭州市、廈門市集美區(qū)、無錫市新吳區(qū)、臨汾市隰縣
三門峽市湖濱區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、清遠(yuǎn)市連州市、重慶市忠縣、蚌埠市淮上區(qū)、巴中市南江縣、成都市金牛區(qū)、忻州市寧武縣
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廣州市番禺區(qū)、青島市即墨區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、洛陽市偃師區(qū)、寶雞市太白縣、甘南瑪曲縣
合肥市包河區(qū)、雅安市漢源縣、煙臺市招遠(yuǎn)市、衡陽市常寧市、茂名市化州市
昭通市彝良縣、陽泉市盂縣、杭州市江干區(qū)、嘉興市平湖市、濟南市天橋區(qū)、安慶市望江縣、韶關(guān)市翁源縣
綿陽市江油市、許昌市魏都區(qū)、資陽市樂至縣、常州市溧陽市、牡丹江市陽明區(qū)、安慶市望江縣、吉林市船營區(qū)、重慶市合川區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
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岳陽市君山區(qū)、撫州市金溪縣、眉山市丹棱縣、忻州市五臺縣、平?jīng)鍪腥A亭縣、阜新市清河門區(qū)、池州市青陽縣
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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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