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淮南市壽縣、通化市二道江區(qū)、長治市長子縣、德州市寧津縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、廣西柳州市柳城縣、甘孜稻城縣、南陽市淅川縣、楚雄永仁縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、曲靖市陸良縣、周口市西華縣、常德市鼎城區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、通化市二道江區(qū)
安陽市湯陰縣、達州市萬源市、郴州市北湖區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、濟南市長清區(qū)、通化市二道江區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、廣西玉林市北流市
岳陽市岳陽縣、廣西崇左市憑祥市、馬鞍山市雨山區(qū)、臺州市路橋區(qū)、大連市中山區(qū)、天水市秦州區(qū)、眉山市洪雅縣、南京市鼓樓區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
佛山市南海區(qū)、?？谑旋埲A區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、菏澤市定陶區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、荊門市掇刀區(qū)
大同市靈丘縣、深圳市坪山區(qū)、聊城市東昌府區(qū)、蘭州市城關區(qū)、常州市天寧區(qū)、紹興市諸暨市、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、朝陽市建平縣
澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、三明市建寧縣、廣西桂林市興安縣、綏化市慶安縣、南充市蓬安縣、棗莊市嶧城區(qū)、涼山雷波縣
雅安市名山區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、松原市乾安縣、婁底市漣源市、荊門市京山市、淄博市臨淄區(qū)
廣西南寧市橫州市、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、寧波市余姚市、廣安市岳池縣、太原市小店區(qū)
鐵嶺市鐵嶺縣、杭州市淳安縣、錦州市古塔區(qū)、煙臺市萊陽市、長春市農(nóng)安縣、南平市建陽區(qū)、臨高縣多文鎮(zhèn)、濟南市商河縣、重慶市渝中區(qū)、平頂山市寶豐縣
南平市建陽區(qū)、九江市濂溪區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣、呂梁市興縣、鹽城市建湖縣、楚雄永仁縣、廣西梧州市萬秀區(qū)
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)
上饒市廣信區(qū)、宜春市樟樹市、茂名市電白區(qū)、泉州市德化縣、定安縣龍河鎮(zhèn)
四平市伊通滿族自治縣、聊城市冠縣、寶雞市隴縣、遵義市匯川區(qū)、白城市洮北區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)、哈爾濱市香坊區(qū)
榆林市米脂縣、呂梁市石樓縣、徐州市云龍區(qū)、寧德市柘榮縣、衡陽市蒸湘區(qū)
漢中市鎮(zhèn)巴縣、北京市東城區(qū)、青島市城陽區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、衡陽市祁東縣、鄭州市新密市、梅州市梅江區(qū)、長沙市開福區(qū)、湛江市雷州市、清遠市連州市
貴陽市觀山湖區(qū)、南京市高淳區(qū)、安康市石泉縣、哈爾濱市尚志市、濮陽市臺前縣、文山西疇縣
南陽市桐柏縣、紅河紅河縣、滁州市鳳陽縣、九江市瑞昌市、杭州市西湖區(qū)、東營市墾利區(qū)、青島市黃島區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗
樂山市沙灣區(qū)、鐵嶺市調(diào)兵山市、大興安嶺地區(qū)塔河縣、攀枝花市東區(qū)、渭南市華州區(qū)、寧波市鄞州區(qū)
定西市漳縣、朔州市懷仁市、雙鴨山市四方臺區(qū)、張掖市民樂縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、廣西玉林市容縣、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)、安慶市懷寧縣、漢中市佛坪縣
上饒市廣信區(qū)、南平市浦城縣、眉山市丹棱縣、遵義市赤水市、大興安嶺地區(qū)漠河市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、襄陽市棗陽市、湘西州瀘溪縣、蘭州市七里河區(qū)
阜陽市潁州區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、海北祁連縣、新鄉(xiāng)市長垣市、保山市騰沖市、廣西桂林市疊彩區(qū)、天津市武清區(qū)、洛陽市老城區(qū)
商丘市睢陽區(qū)、大同市陽高縣、長春市綠園區(qū)、孝感市應城市、黔東南臺江縣、茂名市高州市
重慶市萬州區(qū)、撫州市廣昌縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、迪慶德欽縣、聊城市冠縣、大慶市肇州縣、廣州市從化區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、漢中市城固縣
郴州市永興縣、廣元市利州區(qū)、曲靖市師宗縣、宿遷市宿豫區(qū)、安慶市望江縣、襄陽市襄州區(qū)、甘南合作市、廣西百色市隆林各族自治縣、馬鞍山市含山縣
北京市門頭溝區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、太原市清徐縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、杭州市建德市
麗水市青田縣、汕尾市陸河縣、鄭州市中原區(qū)、濱州市博興縣、泰州市高港區(qū)、玉溪市易門縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、廣州市荔灣區(qū)
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黃山市歙縣、牡丹江市陽明區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、信陽市潢川縣、揚州市儀征市、迪慶香格里拉市、內(nèi)江市東興區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)、南陽市臥龍區(qū)
東莞市茶山鎮(zhèn)、衡陽市衡陽縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、韶關市曲江區(qū)、成都市成華區(qū)
商丘市民權縣、廣安市岳池縣、池州市石臺縣、廣西南寧市賓陽縣、漢中市佛坪縣、黔東南錦屏縣、棗莊市滕州市、云浮市新興縣、濟南市長清區(qū)
酒泉市瓜州縣、廣西百色市西林縣、臺州市仙居縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、德州市陵城區(qū)、清遠市連山壯族瑤族自治縣
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黔南甕安縣、延邊安圖縣、邵陽市洞口縣、焦作市博愛縣、昆明市石林彝族自治縣、大連市長?？h
湛江市吳川市、濰坊市坊子區(qū)、遂寧市船山區(qū)、開封市杞縣、天水市張家川回族自治縣、四平市鐵西區(qū)、貴陽市息烽縣
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領域大模型設立全新評估基準|界面新聞
近日，上海財經(jīng)大學前沿人工智能實驗室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準。這是一個為全面評估大型語言模型（LLMs）在金融領域的專業(yè)能力與安全性而構建的開創(chuàng)性基準數(shù)據(jù)集。該基準基于廣受認可的FinEval評估集進行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴謹性和金融多模態(tài)兩大維度，總題量超過16,000道，旨在滿足金融行業(yè)對高標準、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：
??? ?全面的領域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應用、金融多模態(tài)能力與金融嚴謹性測試。
??? ?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域的綜合應用能力。
??? ?聚焦前沿： 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴謹性測試”評估維度，直面當前金融AI發(fā)展的熱點與難點。
六維評估矩陣：覆蓋金融領域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領域確保了評估的廣度與深度，實現(xiàn)了從理論到實踐、從單一能力到復雜任務的立體考察：
推動中國金融AI邁向新高度
大型語言模型雖在通用領域表現(xiàn)卓越，但在高度專業(yè)化和風險敏感的金融行業(yè)，其安全與復雜任務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。
該基準不僅為金融AI的學術研究和技術發(fā)展設立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構提供了更可靠的風險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當前大模型能力的邊界與短板，從而引導科研方向，促進模型在關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域的整體水平，最終推動更安全、可靠、公平的AI技術在金融領域落地，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)大學校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學院院長劉元春表示，當前發(fā)布的金融領域大模型評測體系具有雙重價值：一方面為金融監(jiān)管部門制定技術治理框架提供依據(jù)，另一方面為商業(yè)機構優(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)展的重要責任。
測評團隊負責人、上海財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院與滴水湖高級金融學院聯(lián)聘教授張立文指出，隨著人工智能技術日益深入地融入金融服務的核心流程，F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標志著金融AI評估領域邁出了關鍵一步。它旨在為構建更加安全、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。一方面，新增的“金融嚴謹性測試”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，則填補了當前評估體系在該領域的部分空白，并緊密貼合實際業(yè)務需求，具有重要意義。另一方面，F(xiàn)in-Eval 6.0對以往版本的基準測試進行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準確，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)大學會更加關注金融領域的安全合規(guī)、能力建設與智能體評測等維度。在安全層面，將會建設更加體系化的評測框架，抓住模型“底線”。在能力建設層面，依托上財在金融學科建設中優(yōu)勢，研究團隊將持續(xù)構建具有行業(yè)代表性和復雜度的金融基準測試集，動態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領域的能力與知識邊界。同時，在“智能體元年”的背景下，有關金融智能體的評測標準也在籌備建設中，敬請期待！
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