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淮北市相山區(qū)、榆林市佳縣、南充市嘉陵區(qū)、武漢市武昌區(qū)、商丘市睢縣、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、呂梁市交口縣
汕尾市陸河縣、福州市福清市、普洱市思茅區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、阜新市太平區(qū)
池州市貴池區(qū)、德州市夏津縣、張掖市肅南裕固族自治縣、上饒市玉山縣、恩施州建始縣
昆明市石林彝族自治縣、云浮市羅定市、日照市五蓮縣、南昌市灣里區(qū)、信陽市新縣、龍巖市長汀縣、宣城市廣德市
鐵嶺市鐵嶺縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、金華市東陽市、眉山市丹棱縣、雙鴨山市嶺東區(qū)、東莞市石龍鎮(zhèn)、甘孜得榮縣、雅安市天全縣
長沙市長沙縣、永州市道縣、溫州市瑞安市、鐵嶺市鐵嶺縣、文昌市文城鎮(zhèn)、大連市西崗區(qū)、隴南市成縣、重慶市九龍坡區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)
淄博市淄川區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、遼陽市燈塔市、湘潭市湘潭縣、鐵嶺市西豐縣
常州市新北區(qū)、長治市沁縣、安陽市安陽縣、東莞市東城街道、廣西貴港市港南區(qū)、重慶市武隆區(qū)、福州市鼓樓區(qū)、隨州市廣水市、廣安市武勝縣、三明市永安市
臨沂市蒙陰縣、吉安市峽江縣、重慶市九龍坡區(qū)、成都市金堂縣、佛山市順德區(qū)、永州市零陵區(qū)
太原市萬柏林區(qū)、阜新市新邱區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、廈門市思明區(qū)、哈爾濱市香坊區(qū)、紅河建水縣
焦作市解放區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、大同市陽高縣、鞍山市鐵西區(qū)、合肥市包河區(qū)、廣西河池市鳳山縣、安順市平壩區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)
泰安市新泰市、通化市輝南縣、渭南市蒲城縣、洛陽市澗西區(qū)、重慶市梁平區(qū)、湖州市吳興區(qū)、自貢市榮縣、湛江市霞山區(qū)
慶陽市合水縣、定西市臨洮縣、廣安市岳池縣、大理祥云縣、開封市順河回族區(qū)、白銀市白銀區(qū)
廣元市蒼溪縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、南平市光澤縣、文昌市文教鎮(zhèn)、連云港市連云區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、天津市東麗區(qū)、大連市沙河口區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣
濱州市濱城區(qū)、大理永平縣、寧波市寧?？h、寶雞市千陽縣、菏澤市鄆城縣、朔州市懷仁市
達州市通川區(qū)、黔南羅甸縣、臺州市溫嶺市、焦作市馬村區(qū)、玉樹曲麻萊縣、海東市樂都區(qū)、廣西桂林市靈川縣
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酒泉市肅州區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、平頂山市葉縣、汕尾市海豐縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、臺州市黃巖區(qū)、成都市簡陽市、九江市柴桑區(qū)、衢州市柯城區(qū)
寧波市鄞州區(qū)、廣西河池市天峨縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、瀘州市敘永縣、太原市小店區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、成都市蒲江縣
內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、德州市平原縣、信陽市平橋區(qū)、海東市互助土族自治縣、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市輝縣市
黃山市祁門縣、泉州市安溪縣、榆林市綏德縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、岳陽市岳陽樓區(qū)、平頂山市舞鋼市、東莞市望牛墩鎮(zhèn)
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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(yīng)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(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(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(yīng)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(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(wù)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(dǎo)。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(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(fù)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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