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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
鶴壁市?？h、聊城市東昌府區(qū)、巴中市通江縣、渭南市潼關(guān)縣、福州市永泰縣、甘孜得榮縣、濟寧市嘉祥縣、佳木斯市樺川縣
杭州市建德市、成都市都江堰市、咸陽市彬州市、沈陽市沈北新區(qū)、青島市李滄區(qū)、大慶市林甸縣、昭通市鹽津縣、河源市和平縣、駐馬店市上蔡縣
綿陽市安州區(qū)、白山市靖宇縣、漳州市東山縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、巴中市平昌縣、六安市裕安區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
洛陽市宜陽縣、湛江市廉江市、雙鴨山市四方臺區(qū)、九江市廬山市、衡陽市蒸湘區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)
襄陽市宜城市、黔南荔波縣、昭通市水富市、海南共和縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、淮安市漣水縣
紹興市柯橋區(qū)、漢中市佛坪縣、肇慶市封開縣、汕尾市陸豐市、沈陽市法庫縣
資陽市雁江區(qū)、杭州市西湖區(qū)、上海市寶山區(qū)、沈陽市大東區(qū)、呂梁市方山縣、錦州市凌海市、黔南龍里縣、寧夏石嘴山市平羅縣、合肥市廬陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
永州市江華瑤族自治縣、開封市禹王臺區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、衡陽市祁東縣、南京市鼓樓區(qū)、武威市民勤縣、徐州市邳州市、齊齊哈爾市富裕縣、廣西柳州市柳北區(qū)、天津市寶坻區(qū)
長春市綠園區(qū)、安陽市殷都區(qū)、黔東南劍河縣、郴州市汝城縣、信陽市平橋區(qū)
廣西桂林市永?？h、張掖市臨澤縣、重慶市潼南區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、南陽市桐柏縣、黃南澤庫縣
萬寧市長豐鎮(zhèn)、安慶市宿松縣、綿陽市北川羌族自治縣、重慶市大足區(qū)、吉安市吉州區(qū)、雅安市滎經(jīng)縣、東莞市莞城街道、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西玉林市博白縣、寧波市奉化區(qū)
聊城市茌平區(qū)、重慶市綦江區(qū)、珠海市斗門區(qū)、合肥市廬江縣、東莞市南城街道、七臺河市新興區(qū)、上海市青浦區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、聊城市臨清市、大理南澗彝族自治縣
聊城市莘縣、蚌埠市禹會區(qū)、大連市中山區(qū)、長治市襄垣縣、廈門市同安區(qū)、西寧市湟中區(qū)、白城市洮北區(qū)、黃岡市黃州區(qū)
忻州市寧武縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、咸寧市崇陽縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、蘭州市榆中縣、大理劍川縣、淮南市鳳臺縣、廣州市南沙區(qū)
梅州市蕉嶺縣、廣西貴港市桂平市、通化市輝南縣、遵義市紅花崗區(qū)、?？谑行阌^(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、恩施州鶴峰縣、蚌埠市禹會區(qū)、佛山市順德區(qū)
寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)、牡丹江市林口縣、濮陽市華龍區(qū)、黔西南安龍縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、廣西梧州市蒼梧縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、十堰市竹山縣、廣西百色市靖西市
阿壩藏族羌族自治州小金縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、寧波市奉化區(qū)
蚌埠市蚌山區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)、呂梁市離石區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)
杭州市濱江區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、淮安市漣水縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、重慶市北碚區(qū)、太原市陽曲縣、滁州市全椒縣、延邊安圖縣
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、安陽市滑縣、德陽市廣漢市、自貢市沿灘區(qū)、銅川市印臺區(qū)、東莞市東城街道、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、重慶市涪陵區(qū)
廣西桂林市象山區(qū)、漯河市舞陽縣、北京市房山區(qū)、懷化市通道侗族自治縣、邵陽市邵東市
樂山市金口河區(qū)、眉山市青神縣、文山麻栗坡縣、晉城市沁水縣、運城市絳縣、廣西崇左市憑祥市、漳州市薌城區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、徐州市賈汪區(qū)、梅州市平遠縣
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澄邁縣大豐鎮(zhèn)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、屯昌縣新興鎮(zhèn)、寧夏吳忠市同心縣、馬鞍山市當涂縣、鹽城市響水縣、荊門市沙洋縣、湘西州吉首市
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長沙市寧鄉(xiāng)市、韶關(guān)市樂昌市、黃岡市黃州區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、寧夏固原市涇源縣
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準|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(lǐng)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)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(lǐng)域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術(shù)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(lǐng)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(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(lǐng)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(chǔ)。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構(gòu)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(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(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(shù)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(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。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(lǐng)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(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(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準也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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