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商丘市永城市、黔東南三穗縣、徐州市沛縣、重慶市榮昌區(qū)、威海市乳山市、荊州市松滋市、白城市洮北區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、銅仁市德江縣、鄂州市梁子湖區(qū)
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、長春市榆樹市、漳州市漳浦縣、武威市涼州區(qū)、婁底市雙峰縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、達(dá)州市大竹縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、青島市市北區(qū)
涼山寧南縣、常州市金壇區(qū)、吉林市蛟河市、泉州市南安市、寶雞市眉縣
內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、麗水市縉云縣、重慶市黔江區(qū)、楚雄姚安縣、吉安市新干縣
濟(jì)寧市任城區(qū)、涼山鹽源縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、江門市新會(huì)區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)
鶴壁市山城區(qū)、云浮市新興縣、遼陽市白塔區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、宿州市碭山縣、寶雞市眉縣、東方市江邊鄉(xiāng)、遵義市湄潭縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣
宜昌市猇亭區(qū)、孝感市云夢縣、杭州市富陽區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、湘西州保靖縣、韶關(guān)市武江區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、陽泉市盂縣、甘南合作市、樂山市沙灣區(qū)
汕尾市陸豐市、成都市大邑縣、營口市老邊區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、臺(tái)州市天臺(tái)縣
寧波市北侖區(qū)、金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、德州市慶云縣、駐馬店市平輿縣、呂梁市離石區(qū)、信陽市固始縣、東莞市沙田鎮(zhèn)
甘孜稻城縣、襄陽市老河口市、濱州市陽信縣、?？谑行阌^(qū)、岳陽市湘陰縣、開封市杞縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、漳州市龍文區(qū)、南通市如皋市
恩施州恩施市、銅川市耀州區(qū)、孝感市孝昌縣、宜昌市夷陵區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、呂梁市交城縣
大連市瓦房店市、涼山越西縣、寧夏吳忠市同心縣、海南同德縣、自貢市自流井區(qū)、營口市蓋州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
果洛瑪多縣、黔東南從江縣、廣西欽州市欽南區(qū)、西安市臨潼區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、焦作市沁陽市、泉州市豐澤區(qū)、長治市屯留區(qū)、遂寧市大英縣、株洲市天元區(qū)
贛州市贛縣區(qū)、漢中市西鄉(xiāng)縣、泰州市興化市、臨汾市霍州市、廣西桂林市灌陽縣、銅仁市德江縣
萬寧市大茂鎮(zhèn)、綿陽市游仙區(qū)、永州市新田縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、韶關(guān)市曲江區(qū)
江門市江海區(qū)、焦作市解放區(qū)、贛州市于都縣、廣西百色市平果市、紅河紅河縣、蘇州市姑蘇區(qū)、甘孜瀘定縣、重慶市長壽區(qū)
紅河彌勒市、郴州市永興縣、長沙市望城區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、湛江市徐聞縣、昆明市富民縣、孝感市孝南區(qū)
天津市靜海區(qū)、黃岡市蘄春縣、廣西梧州市岑溪市、大連市甘井子區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、宜賓市江安縣
濟(jì)南市歷城區(qū)、漯河市源匯區(qū)、海南興海縣、中山市民眾鎮(zhèn)、雞西市麻山區(qū)、延安市子長市
新余市分宜縣、海南貴德縣、牡丹江市海林市、六盤水市鐘山區(qū)、晉中市昔陽縣、楚雄祿豐市、中山市坦洲鎮(zhèn)、周口市鄲城縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)
涼山普格縣、哈爾濱市木蘭縣、大理永平縣、棗莊市市中區(qū)、鄭州市金水區(qū)
海東市循化撒拉族自治縣、益陽市南縣、黃石市鐵山區(qū)、重慶市城口縣、漳州市長泰區(qū)、衢州市柯城區(qū)
伊春市豐林縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、寶雞市金臺(tái)區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、池州市青陽縣、荊州市監(jiān)利市、延安市志丹縣、昆明市東川區(qū)、黃岡市武穴市
廣西防城港市東興市、濟(jì)寧市鄒城市、撫順市新?lián)釁^(qū)、榆林市吳堡縣、貴陽市清鎮(zhèn)市
貴陽市南明區(qū)、保山市昌寧縣、連云港市灌南縣、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、常德市桃源縣
菏澤市巨野縣、長沙市開福區(qū)、成都市都江堰市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、杭州市淳安縣、湘潭市雨湖區(qū)、武漢市新洲區(qū)
三明市大田縣、咸陽市禮泉縣、廈門市集美區(qū)、衢州市開化縣、廣西梧州市藤縣、南昌市青云譜區(qū)、遵義市仁懷市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
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哈爾濱市平房區(qū)、寶雞市扶風(fēng)縣、內(nèi)江市資中縣、溫州市文成縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)
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西安市藍(lán)田縣、重慶市石柱土家族自治縣、淮安市清江浦區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、西安市周至縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、遼源市東遼縣
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廣西來賓市興賓區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、平頂山市舞鋼市、漯河市郾城區(qū)、朔州市右玉縣
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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(jí)，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(shí)、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(jí)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(jí)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(shí)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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