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黃岡市武穴市、臺州市三門縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、安陽市滑縣、七臺河市桃山區(qū)、荊州市江陵縣、貴陽市修文縣、伊春市伊美區(qū)
麗水市景寧畬族自治縣、德陽市綿竹市、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、武威市涼州區(qū)、宿州市碭山縣、淮北市相山區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、南京市建鄴區(qū)、杭州市淳安縣、遵義市赤水市、黔東南施秉縣
延安市洛川縣、邵陽市邵東市、襄陽市老河口市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、上饒市廣信區(qū)、臨汾市蒲縣、撫州市廣昌縣
泉州市泉港區(qū)、荊州市監(jiān)利市、廣西欽州市欽南區(qū)、營口市老邊區(qū)、揭陽市揭西縣、七臺河市新興區(qū)、恩施州利川市、棗莊市臺兒莊區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、荊門市沙洋縣
錦州市凌河區(qū)、徐州市沛縣、貴陽市白云區(qū)、淮安市淮安區(qū)、永州市雙牌縣、岳陽市汨羅市、貴陽市息烽縣
北京市平谷區(qū)、安慶市太湖縣、廣西百色市田東縣、岳陽市臨湘市、文山富寧縣、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、沈陽市新民市、文昌市抱羅鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣
海東市互助土族自治縣、酒泉市瓜州縣、衡陽市蒸湘區(qū)、河源市連平縣、鞍山市臺安縣、平頂山市舞鋼市、慶陽市正寧縣、煙臺市棲霞市、西安市周至縣、臺州市臨海市
中山市板芙鎮(zhèn)、清遠市清新區(qū)、咸陽市禮泉縣、鶴崗市興安區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、鶴崗市向陽區(qū)、許昌市襄城縣、邵陽市雙清區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)
昭通市鹽津縣、定西市岷縣、南充市順慶區(qū)、玉樹曲麻萊縣、昭通市永善縣、泰安市泰山區(qū)
西雙版納勐臘縣、武漢市洪山區(qū)、營口市西市區(qū)、邵陽市新邵縣、黃石市黃石港區(qū)、定西市隴西縣、延安市甘泉縣、龍巖市永定區(qū)、南昌市南昌縣、襄陽市棗陽市
上海市閔行區(qū)、甘孜丹巴縣、濱州市惠民縣、平頂山市舞鋼市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、泉州市德化縣
重慶市沙坪壩區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、上海市普陀區(qū)、許昌市襄城縣、果洛瑪沁縣、湛江市遂溪縣、泉州市南安市、屯昌縣新興鎮(zhèn)、婁底市新化縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)
白山市靖宇縣、徐州市云龍區(qū)、宣城市郎溪縣、商洛市商州區(qū)、銅仁市德江縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、蘇州市虎丘區(qū)
淄博市張店區(qū)、廣州市增城區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、丹東市振興區(qū)
楚雄武定縣、贛州市上猶縣、寧德市柘榮縣、巴中市南江縣、安康市寧陜縣、大慶市大同區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)
廣西玉林市陸川縣、廣西來賓市象州縣、天水市秦州區(qū)、海北祁連縣、定安縣定城鎮(zhèn)、臨沂市蒙陰縣
大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、重慶市潼南區(qū)、天津市南開區(qū)、黃南同仁市、忻州市代縣、沈陽市沈北新區(qū)
晉城市陵川縣、保山市龍陵縣、太原市杏花嶺區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)
六安市金寨縣、肇慶市廣寧縣、煙臺市牟平區(qū)、保山市龍陵縣、眉山市丹棱縣、開封市尉氏縣、鄭州市惠濟區(qū)
牡丹江市東寧市、巴中市南江縣、張掖市民樂縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、宜昌市伍家崗區(qū)、漯河市源匯區(qū)、宜昌市遠安縣、韶關(guān)市新豐縣、雙鴨山市寶山區(qū)
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)
武威市天祝藏族自治縣、鶴崗市南山區(qū)、杭州市下城區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、重慶市渝中區(qū)、銅仁市德江縣、廣州市天河區(qū)
金華市婺城區(qū)、寧德市古田縣、鷹潭市余江區(qū)、麗水市松陽縣、合肥市肥西縣、南通市海安市、呂梁市交城縣、上海市楊浦區(qū)
中山市神灣鎮(zhèn)、長治市潞州區(qū)、南通市崇川區(qū)、安慶市大觀區(qū)、孝感市云夢縣、定西市岷縣、佛山市高明區(qū)
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自貢市大安區(qū)、寶雞市渭濱區(qū)、婁底市冷水江市、麗水市縉云縣、襄陽市棗陽市、廣西賀州市平桂區(qū)、南充市西充縣、東方市大田鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、甘孜色達縣
麗江市玉龍納西族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、巴中市平昌縣、廣西南寧市良慶區(qū)、紹興市越城區(qū)、忻州市保德縣、長沙市開福區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、西安市雁塔區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市
中山市西區(qū)街道、菏澤市牡丹區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、吉林市蛟河市、臨沂市臨沭縣、果洛達日縣、眉山市洪雅縣
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內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、文山丘北縣、廣西南寧市橫州市、齊齊哈爾市泰來縣、成都市龍泉驛區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、岳陽市臨湘市、郴州市臨武縣
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榆林市府谷縣、上饒市弋陽縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、文昌市文教鎮(zhèn)、臨夏臨夏市、儋州市白馬井鎮(zhèn)、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣
安慶市迎江區(qū)、南通市如東縣、滁州市明光市、黔西南望謨縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、甘孜瀘定縣
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甘南夏河縣、駐馬店市汝南縣、鐵嶺市銀州區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、婁底市新化縣、懷化市鶴城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、隴南市徽縣、成都市雙流區(qū)、滁州市天長市
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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(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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