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齊齊哈爾市建華區(qū)、四平市雙遼市、清遠市連山壯族瑤族自治縣、漳州市華安縣、定西市隴西縣、呂梁市柳林縣、榆林市靖邊縣、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、寧夏銀川市永寧縣、運城市稷山縣
紅河蒙自市、綿陽市梓潼縣、雅安市天全縣、雅安市石棉縣、蚌埠市懷遠縣、綿陽市北川羌族自治縣
西雙版納勐臘縣、朔州市山陰縣、滁州市瑯琊區(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、溫州市洞頭區(qū)、安康市石泉縣、南京市棲霞區(qū)、文山富寧縣
屯昌縣屯城鎮(zhèn)、陽泉市礦區(qū)、無錫市江陰市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、涼山美姑縣、齊齊哈爾市拜泉縣、吉安市泰和縣、牡丹江市綏芬河市、文山硯山縣
鶴崗市向陽區(qū)、洛陽市嵩縣、吉林市昌邑區(qū)、延安市志丹縣、上饒市余干縣、海南共和縣、文山富寧縣、西安市周至縣、忻州市保德縣、晉中市昔陽縣
上海市松江區(qū)、綿陽市鹽亭縣、天津市津南區(qū)、漳州市薌城區(qū)、舟山市普陀區(qū)、甘孜九龍縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、大慶市紅崗區(qū)、晉城市澤州縣
寧德市古田縣、咸陽市淳化縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、寧德市壽寧縣、渭南市蒲城縣、廣西玉林市陸川縣、駐馬店市新蔡縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、西寧市城東區(qū)、迪慶香格里拉市、七臺河市勃利縣、周口市川匯區(qū)、自貢市大安區(qū)、鹽城市鹽都區(qū)、延安市甘泉縣、保山市龍陵縣、西寧市湟中區(qū)
常德市武陵區(qū)、廣西百色市德?？h、重慶市石柱土家族自治縣、沈陽市大東區(qū)、信陽市光山縣、麗水市景寧畬族自治縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、白山市渾江區(qū)、龍巖市漳平市、吉安市永新縣
懷化市會同縣、黑河市孫吳縣、長沙市岳麓區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、雅安市蘆山縣、濰坊市寒亭區(qū)
大理彌渡縣、上海市青浦區(qū)、中山市南朗鎮(zhèn)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、天水市武山縣、西安市周至縣、淄博市張店區(qū)
保山市騰沖市、黔南平塘縣、齊齊哈爾市克東縣、慶陽市西峰區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、黔南荔波縣、果洛達日縣、開封市禹王臺區(qū)
泰安市東平縣、天津市寧河區(qū)、宿遷市泗陽縣、鞍山市鐵東區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗
濟南市萊蕪區(qū)、贛州市南康區(qū)、東莞市黃江鎮(zhèn)、長治市沁縣、佳木斯市向陽區(qū)、臨汾市襄汾縣
平?jīng)鍪袥艽h、南昌市灣里區(qū)、廣西玉林市陸川縣、泰安市岱岳區(qū)、西安市周至縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣
東營市利津縣、咸陽市渭城區(qū)、營口市站前區(qū)、南陽市方城縣、?？谑忻捞m區(qū)、營口市大石橋市
廣西柳州市柳北區(qū)、長治市潞州區(qū)、呂梁市交城縣、梅州市平遠縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、福州市永泰縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣
黃山市徽州區(qū)、重慶市萬州區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、漳州市云霄縣、遵義市桐梓縣、伊春市湯旺縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、揚州市邗江區(qū)、廈門市集美區(qū)、成都市金堂縣
樂山市五通橋區(qū)、大理賓川縣、商洛市柞水縣、六盤水市水城區(qū)、漢中市勉縣
晉中市左權縣、延安市甘泉縣、揭陽市揭東區(qū)、沈陽市渾南區(qū)、龍巖市漳平市、北京市密云區(qū)、廣西南寧市馬山縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、茂名市信宜市
德宏傣族景頗族自治州盈江縣、郴州市永興縣、呂梁市興縣、駐馬店市正陽縣、洛陽市老城區(qū)、撫州市金溪縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、慶陽市華池縣、五指山市南圣
郴州市汝城縣、汕尾市陸豐市、南充市營山縣、日照市五蓮縣、舟山市定海區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、忻州市河曲縣
青島市城陽區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、忻州市岢嵐縣、濟南市平陰縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、延邊和龍市
南充市營山縣、常德市桃源縣、東莞市企石鎮(zhèn)、廣西南寧市隆安縣、贛州市南康區(qū)、寧波市奉化區(qū)、五指山市毛道、北京市房山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
馬鞍山市含山縣、定西市通渭縣、通化市通化縣、揭陽市揭西縣、平頂山市湛河區(qū)、滁州市全椒縣、延邊琿春市、重慶市開州區(qū)
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寶雞市鳳縣、溫州市鹿城區(qū)、甘南臨潭縣、衢州市柯城區(qū)、哈爾濱市五常市
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佛山市禪城區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、本溪市明山區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、平頂山市汝州市、延安市安塞區(qū)
成都市新津區(qū)、漳州市平和縣、忻州市忻府區(qū)、淮北市相山區(qū)、昭通市永善縣、成都市雙流區(qū)
黃岡市黃梅縣、西雙版納勐?？h、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、襄陽市襄州區(qū)、恩施州宣恩縣、駐馬店市遂平縣
黔南甕安縣、甘孜丹巴縣、三亞市海棠區(qū)、長春市二道區(qū)、安康市漢濱區(qū)、婁底市雙峰縣、廣西柳州市柳南區(qū)
綿陽市鹽亭縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、渭南市潼關縣、長春市南關區(qū)、濱州市濱城區(qū)、鶴崗市興山區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、上饒市廣豐區(qū)、江門市開平市、重慶市璧山區(qū)、金華市義烏市、黔南都勻市、滁州市南譙區(qū)、銅川市宜君縣
銅川市王益區(qū)、岳陽市臨湘市、遂寧市安居區(qū)、定西市渭源縣、廣西崇左市憑祥市、呂梁市臨縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、撫州市廣昌縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、張掖市山丹縣
重慶市江北區(qū)、榆林市榆陽區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、陽泉市礦區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、六安市葉集區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、榆林市橫山區(qū)、惠州市惠東縣
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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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