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肇慶市德慶縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、銅仁市萬山區(qū)、九江市廬山市、東方市八所鎮(zhèn)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)
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)
金華市義烏市、銅仁市沿河土家族自治縣、焦作市馬村區(qū)、迪慶德欽縣、麗江市玉龍納西族自治縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、池州市東至縣、廈門市集美區(qū)
澄邁縣福山鎮(zhèn)、商丘市民權(quán)縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、西寧市城西區(qū)、宜春市靖安縣
邵陽市武岡市、新余市分宜縣、大慶市龍鳳區(qū)、臺州市三門縣、濱州市鄒平市、福州市晉安區(qū)、郴州市臨武縣、德州市平原縣、重慶市長壽區(qū)
渭南市合陽縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
眉山市洪雅縣、宿遷市泗陽縣、伊春市伊美區(qū)、寧夏銀川市靈武市、黃南尖扎縣、煙臺市萊山區(qū)
蚌埠市五河縣、東營市利津縣、九江市潯陽區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、重慶市武隆區(qū)、無錫市濱湖區(qū)
福州市馬尾區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、文昌市馮坡鎮(zhèn)、宜賓市高縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、邵陽市綏寧縣、甘孜甘孜縣、贛州市安遠(yuǎn)縣、永州市寧遠(yuǎn)縣
廣西南寧市馬山縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、三明市沙縣區(qū)、西寧市湟源縣、文山文山市、東莞市常平鎮(zhèn)
萬寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、紅河石屏縣、南平市邵武市、上海市金山區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、泰安市東平縣、長春市農(nóng)安縣
安慶市大觀區(qū)、宿遷市沭陽縣、廣州市南沙區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、定西市安定區(qū)、朝陽市龍城區(qū)
西安市灞橋區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、南充市閬中市、武威市古浪縣、恩施州來鳳縣、衡陽市雁峰區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、惠州市惠陽區(qū)
銅仁市印江縣、六盤水市盤州市、鄂州市梁子湖區(qū)、麗江市華坪縣、銅仁市思南縣、六安市霍山縣、佳木斯市郊區(qū)、眉山市青神縣
南通市如皋市、臨汾市侯馬市、朝陽市龍城區(qū)、樂山市沙灣區(qū)、黔西南興仁市、吉林市磐石市、上海市閔行區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市永和縣
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、菏澤市成武縣、撫州市金溪縣、白城市通榆縣、恩施州利川市、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
九江市都昌縣、大理劍川縣、銅陵市銅官區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、煙臺市萊山區(qū)、黔東南劍河縣、甘孜巴塘縣、常州市新北區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、東莞市中堂鎮(zhèn)
廣安市岳池縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、白山市渾江區(qū)、梅州市豐順縣、臨沂市郯城縣、楚雄雙柏縣、大理鶴慶縣、益陽市赫山區(qū)、昭通市彝良縣
襄陽市?？悼h、泰安市岱岳區(qū)、通化市東昌區(qū)、昆明市東川區(qū)、南京市江寧區(qū)
濟寧市梁山縣、杭州市下城區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、漢中市佛坪縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
宜昌市當(dāng)陽市、日照市五蓮縣、廣西河池市鳳山縣、五指山市毛道、遵義市匯川區(qū)、渭南市澄城縣、北京市平谷區(qū)
濱州市博興縣、白銀市景泰縣、海東市化隆回族自治縣、南昌市青山湖區(qū)、六安市霍邱縣、黃岡市黃梅縣、甘南臨潭縣、晉中市太谷區(qū)、鞍山市立山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)
洛陽市澗西區(qū)、上海市青浦區(qū)、海南同德縣、威海市榮成市、攀枝花市西區(qū)、屯昌縣坡心鎮(zhèn)
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、渭南市臨渭區(qū)、杭州市濱江區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、北京市大興區(qū)
果洛甘德縣、馬鞍山市雨山區(qū)、陽泉市郊區(qū)、廈門市湖里區(qū)、云浮市羅定市、樂山市井研縣、三門峽市澠池縣、十堰市丹江口市
六安市霍山縣、北京市朝陽區(qū)、宣城市郎溪縣、廣西百色市平果市、東營市廣饒縣、呂梁市汾陽市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、紅河建水縣
麗水市縉云縣、南陽市唐河縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、揚州市儀征市、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、三亞市海棠區(qū)、臺州市三門縣、甘孜巴塘縣、佛山市高明區(qū)、中山市石岐街道
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漯河市郾城區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、天水市秦州區(qū)、臺州市椒江區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)
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泉州市晉江市、溫州市平陽縣、廣西北海市合浦縣、雅安市名山區(qū)、樂山市夾江縣、駐馬店市確山縣、廣西百色市田陽區(qū)、中山市南頭鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣
重慶市沙坪壩區(qū)、大慶市肇源縣、宿遷市泗陽縣、北京市豐臺區(qū)、昆明市富民縣、郴州市桂陽縣、松原市寧江區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)
遼陽市弓長嶺區(qū)、湛江市徐聞縣、吉安市吉州區(qū)、廣州市番禺區(qū)、南京市建鄴區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)
永州市冷水灘區(qū)、西安市灞橋區(qū)、長治市潞城區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、恩施州宣恩縣、嘉興市嘉善縣、長治市長子縣
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、廣西來賓市忻城縣、宜昌市猇亭區(qū)、婁底市婁星區(qū)、黔西南安龍縣、晉城市高平市、松原市乾安縣
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四平市鐵東區(qū)、杭州市富陽區(qū)、黔南龍里縣、盤錦市雙臺子區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、澄邁縣金江鎮(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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