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牡丹江市穆棱市、贛州市贛縣區(qū)、德州市齊河縣、文昌市鋪前鎮(zhèn)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西玉林市福綿區(qū)
鹽城市亭湖區(qū)、深圳市龍華區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、海東市化隆回族自治縣、銅川市王益區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、銅仁市松桃苗族自治縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、大慶市讓胡路區(qū)
金華市東陽市、淮南市大通區(qū)、瀘州市瀘縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、果洛達日縣
臨沂市莒南縣、黃岡市黃州區(qū)、上海市青浦區(qū)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臺州市臨海市、衡陽市石鼓區(qū)、惠州市龍門縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、龍巖市武平縣
廣西桂林市疊彩區(qū)、鐵嶺市西豐縣、上饒市玉山縣、昆明市盤龍區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、漯河市臨潁縣
清遠市連南瑤族自治縣、鶴壁市淇濱區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、平頂山市寶豐縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)
玉樹雜多縣、濟南市市中區(qū)、揭陽市普寧市、通化市二道江區(qū)、湖州市德清縣、寧德市霞浦縣
許昌市建安區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、甘南臨潭縣、武漢市硚口區(qū)、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、商丘市睢縣
德州市禹城市、寧德市周寧縣、天津市紅橋區(qū)、伊春市湯旺縣、海東市平安區(qū)、臨夏廣河縣、商丘市虞城縣
萬寧市南橋鎮(zhèn)、南昌市安義縣、渭南市華陰市、永州市東安縣、銅仁市萬山區(qū)、平?jīng)鍪谐缧趴h、南平市光澤縣、鄂州市鄂城區(qū)、曲靖市羅平縣、安陽市滑縣
攀枝花市米易縣、南陽市新野縣、永州市冷水灘區(qū)、呂梁市交城縣、紅河元陽縣、安康市鎮(zhèn)坪縣、內(nèi)江市市中區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、吉林市永吉縣、涼山寧南縣
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)
甘孜色達縣、南平市浦城縣、平?jīng)鍪袥艽h、哈爾濱市巴彥縣、荊門市沙洋縣、無錫市錫山區(qū)、黔南荔波縣
杭州市濱江區(qū)、宜賓市江安縣、榆林市綏德縣、廣西柳州市柳北區(qū)、漢中市留壩縣、保山市騰沖市、臨汾市汾西縣、北京市密云區(qū)、黔南惠水縣、廣西崇左市天等縣
大連市瓦房店市、廣西柳州市鹿寨縣、宜昌市夷陵區(qū)、宜春市豐城市、甘孜新龍縣、武漢市江岸區(qū)、常州市鐘樓區(qū)、岳陽市岳陽縣、聊城市東阿縣
內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、衡陽市石鼓區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、許昌市建安區(qū)、黔南荔波縣、哈爾濱市延壽縣、南通市海門區(qū)、安康市紫陽縣
潮州市潮安區(qū)、重慶市巫溪縣、牡丹江市林口縣、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、上海市靜安區(qū)、延邊安圖縣
大理劍川縣、撫順市新賓滿族自治縣、蘭州市榆中縣、廣西南寧市隆安縣、韶關(guān)市南雄市、隨州市隨縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、紹興市上虞區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、貴陽市開陽縣、太原市迎澤區(qū)
泉州市洛江區(qū)、臨汾市古縣、黃南尖扎縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
太原市萬柏林區(qū)、畢節(jié)市織金縣、麗水市松陽縣、廣西百色市那坡縣、黃山市黃山區(qū)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、玉溪市峨山彝族自治縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔東南臺江縣、茂名市信宜市
甘孜爐霍縣、九江市瑞昌市、商丘市寧陵縣、曲靖市富源縣、昭通市威信縣、亳州市渦陽縣、周口市太康縣、漳州市龍文區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)
龍巖市長汀縣、渭南市韓城市、安慶市太湖縣、婁底市新化縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、永州市新田縣
茂名市信宜市、臨沂市臨沭縣、達州市萬源市、海東市平安區(qū)、晉城市陽城縣、隴南市武都區(qū)、忻州市忻府區(qū)、南京市鼓樓區(qū)
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麗江市玉龍納西族自治縣、隴南市宕昌縣、泰州市海陵區(qū)、東方市感城鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、婁底市新化縣、梅州市興寧市、漯河市舞陽縣
果洛瑪沁縣、商丘市虞城縣、雞西市恒山區(qū)、廣西河池市天峨縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、南京市玄武區(qū)、鶴崗市南山區(qū)
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寧波市慈溪市、晉中市左權(quán)縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、杭州市濱江區(qū)、大興安嶺地區(qū)漠河市、儋州市新州鎮(zhèn)
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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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