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廣西桂林市資源縣、涼山會理市、肇慶市封開縣、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、渭南市澄城縣、畢節(jié)市黔西市、懷化市洪江市
婁底市雙峰縣、宣城市廣德市、直轄縣仙桃市、南陽市臥龍區(qū)、周口市項城市、雅安市漢源縣、安康市白河縣、商丘市梁園區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)
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
金華市永康市、大連市中山區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、東莞市寮步鎮(zhèn)、郴州市桂東縣、棗莊市山亭區(qū)、郴州市嘉禾縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、溫州市龍港市
涼山西昌市、金華市婺城區(qū)、畢節(jié)市黔西市、海北門源回族自治縣、開封市杞縣
湛江市雷州市、天津市河東區(qū)、撫順市東洲區(qū)、安陽市湯陰縣、龍巖市連城縣、荊州市石首市、五指山市毛陽、佳木斯市前進區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣
哈爾濱市道里區(qū)、天津市和平區(qū)、煙臺市芝罘區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、黃岡市武穴市、萬寧市山根鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、樂山市市中區(qū)
福州市馬尾區(qū)、忻州市忻府區(qū)、丹東市振興區(qū)、南充市高坪區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、伊春市友好區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、中山市東區(qū)街道、聊城市高唐縣
九江市柴桑區(qū)、天水市張家川回族自治縣、福州市臺江區(qū)、湛江市廉江市、廣西崇左市扶綏縣、甘南夏河縣、廣西賀州市平桂區(qū)、文山富寧縣、嘉峪關市新城鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣
天津市南開區(qū)、臨汾市古縣、北京市大興區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、撫順市東洲區(qū)、濟寧市金鄉(xiāng)縣
信陽市光山縣、衢州市江山市、昭通市大關縣、安順市平壩區(qū)、雙鴨山市寶清縣、吉安市井岡山市、金華市東陽市、周口市西華縣、河源市東源縣、南充市營山縣
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臨高縣多文鎮(zhèn)、定安縣龍河鎮(zhèn)、濟南市市中區(qū)、廣西崇左市大新縣、嘉峪關市新城鎮(zhèn)、渭南市蒲城縣
煙臺市棲霞市、鹽城市阜寧縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、樂山市犍為縣、西安市臨潼區(qū)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣
昭通市鹽津縣、甘南碌曲縣、南通市啟東市、吉林市昌邑區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、南京市浦口區(qū)
儋州市王五鎮(zhèn)、萬寧市東澳鎮(zhèn)、陽泉市平定縣、廣西欽州市浦北縣、三門峽市盧氏縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、貴陽市云巖區(qū)、黔南三都水族自治縣
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黔東南雷山縣、廣西柳州市柳江區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、銅仁市沿河土家族自治縣、南陽市南召縣
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萬寧市東澳鎮(zhèn)、宜春市上高縣、蘭州市七里河區(qū)、龍巖市上杭縣、龍巖市新羅區(qū)、臨沂市莒南縣
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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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