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南充市南部縣、連云港市連云區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、廣西百色市凌云縣、阜新市彰武縣、錦州市北鎮(zhèn)市、大理鶴慶縣、三沙市西沙區(qū)、蘭州市皋蘭縣
甘孜色達縣、文山丘北縣、恩施州咸豐縣、泰州市泰興市、宜昌市宜都市
雙鴨山市饒河縣、廣西百色市平果市、眉山市青神縣、婁底市冷水江市、六安市裕安區(qū)、咸寧市赤壁市、廈門市集美區(qū)、宜賓市江安縣、綿陽市平武縣
撫州市南豐縣、寧德市蕉城區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、甘孜德格縣、周口市太康縣、寧夏吳忠市鹽池縣
南充市順慶區(qū)、三門峽市盧氏縣、揚州市廣陵區(qū)、天津市和平區(qū)、金華市義烏市、榆林市榆陽區(qū)、云浮市羅定市、萍鄉(xiāng)市上栗縣、徐州市邳州市、廣西來賓市金秀瑤族自治縣
婁底市新化縣、黃岡市武穴市、德州市臨邑縣、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、上饒市余干縣、吉安市遂川縣、鐵嶺市西豐縣、北京市海淀區(qū)、十堰市竹山縣、佳木斯市向陽區(qū)
果洛達日縣、甘南舟曲縣、郴州市資興市、衡陽市衡東縣、廣西南寧市上林縣
海東市樂都區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、合肥市廬江縣、紅河石屏縣、瀘州市納溪區(qū)、天津市東麗區(qū)、撫州市臨川區(qū)
達州市宣漢縣、哈爾濱市巴彥縣、南陽市臥龍區(qū)、平頂山市郟縣、淮安市淮陰區(qū)、白山市撫松縣、湖州市吳興區(qū)
安康市漢陰縣、贛州市崇義縣、清遠市陽山縣、莆田市仙游縣、漯河市臨潁縣、寧德市福鼎市、德州市陵城區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、渭南市韓城市
衡陽市耒陽市、三明市建寧縣、寶雞市鳳翔區(qū)、渭南市合陽縣、上海市青浦區(qū)、綿陽市三臺縣、十堰市茅箭區(qū)、惠州市惠陽區(qū)
西安市藍田縣、陽江市陽西縣、重慶市江北區(qū)、阜新市太平區(qū)、涼山德昌縣、四平市梨樹縣
晉中市榆社縣、西雙版納勐?？h、淄博市淄川區(qū)、惠州市惠城區(qū)、深圳市福田區(qū)、大連市瓦房店市、張掖市甘州區(qū)
張家界市永定區(qū)、臨沂市蘭山區(qū)、臨滄市云縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、駐馬店市新蔡縣、武漢市漢陽區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、滁州市明光市
玉樹治多縣、新鄉(xiāng)市延津縣、九江市德安縣、煙臺市蓬萊區(qū)、杭州市上城區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、宜昌市點軍區(qū)、濰坊市安丘市、樂山市峨眉山市
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廣西河池市南丹縣、鶴崗市綏濱縣、成都市都江堰市、揭陽市揭東區(qū)、永州市藍山縣、張掖市甘州區(qū)、平頂山市葉縣、北京市順義區(qū)
沈陽市新民市、呂梁市方山縣、廣西桂林市陽朔縣、常州市溧陽市、宜春市靖安縣、十堰市竹山縣
岳陽市岳陽樓區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、濮陽市臺前縣、吉林市昌邑區(qū)、常州市金壇區(qū)、常州市武進區(qū)、曲靖市陸良縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、白山市撫松縣
紅河紅河縣、重慶市秀山縣、岳陽市湘陰縣、廈門市同安區(qū)、贛州市章貢區(qū)、楚雄祿豐市、黔南平塘縣
安陽市林州市、蕪湖市無為市、運城市聞喜縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、瀘州市瀘縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、吉安市遂川縣
儋州市光村鎮(zhèn)、無錫市江陰市、駐馬店市西平縣、安康市白河縣、淄博市臨淄區(qū)、大同市新榮區(qū)、沈陽市于洪區(qū)、株洲市石峰區(qū)、溫州市瑞安市
鶴崗市蘿北縣、三門峽市陜州區(qū)、咸寧市嘉魚縣、徐州市鼓樓區(qū)、襄陽市宜城市
蘇州市吳江區(qū)、南通市通州區(qū)、福州市馬尾區(qū)、連云港市東?？h、濰坊市坊子區(qū)
許昌市建安區(qū)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、湛江市廉江市、新鄉(xiāng)市原陽縣、郴州市蘇仙區(qū)、寶雞市太白縣、宜春市高安市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
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內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、廣西崇左市江州區(qū)、雙鴨山市寶清縣、南陽市鄧州市、上饒市橫峰縣
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文昌市龍樓鎮(zhèn)、慶陽市華池縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、呂梁市孝義市、東莞市莞城街道、洛陽市嵩縣
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涼山冕寧縣、蕪湖市弋江區(qū)、鶴崗市蘿北縣、重慶市開州區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗
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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(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(shù)研究和技術(shù)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(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(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中，敬請期待！
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