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湖州市吳興區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、吉安市永新縣、紅河瀘西縣、河源市源城區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、寧波市慈溪市、岳陽市岳陽樓區(qū)
麗水市蓮都區(qū)、鶴崗市興山區(qū)、昆明市西山區(qū)、呂梁市汾陽市、南陽市南召縣、濮陽市華龍區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、漯河市源匯區(qū)、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、哈爾濱市依蘭縣、蚌埠市淮上區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)
臨滄市滄源佤族自治縣、上饒市廣豐區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、韶關(guān)市曲江區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、菏澤市巨野縣、上海市徐匯區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、焦作市沁陽市
營口市西市區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、滁州市鳳陽縣、廣西桂林市興安縣、銅陵市銅官區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)、保山市施甸縣、武漢市東西湖區(qū)、泰州市興化市
溫州市龍灣區(qū)、常德市鼎城區(qū)、成都市金牛區(qū)、廣西南寧市青秀區(qū)、襄陽市襄城區(qū)
南昌市進賢縣、廣西南寧市賓陽縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、汕頭市濠江區(qū)、南平市建陽區(qū)、漢中市略陽縣、南充市順慶區(qū)、臨高縣多文鎮(zhèn)、大連市普蘭店區(qū)、溫州市龍港市
寧波市寧海縣、汕頭市金平區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、哈爾濱市通河縣、連云港市灌南縣、樂山市峨眉山市、六安市霍山縣、麗水市景寧畬族自治縣
天津市東麗區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、榆林市米脂縣、揭陽市榕城區(qū)、東莞市虎門鎮(zhèn)、懷化市洪江市
紹興市諸暨市、昆明市晉寧區(qū)、甘孜九龍縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、泰州市興化市、潮州市湘橋區(qū)、重慶市長壽區(qū)
銅川市印臺區(qū)、益陽市資陽區(qū)、寧德市柘榮縣、果洛久治縣、綏化市望奎縣
大慶市薩爾圖區(qū)、濰坊市壽光市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、漯河市源匯區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、佳木斯市樺川縣、云浮市羅定市、泰安市岱岳區(qū)、昆明市晉寧區(qū)
七臺河市茄子河區(qū)、上饒市鄱陽縣、鐵嶺市西豐縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、淮安市漣水縣、上饒市廣豐區(qū)、天津市東麗區(qū)
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、馬鞍山市花山區(qū)、昭通市水富市、紹興市上虞區(qū)、甘孜德格縣、漳州市云霄縣、聊城市東阿縣、撫州市南城縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)
棗莊市市中區(qū)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、杭州市臨安區(qū)、婁底市雙峰縣、廣西賀州市富川瑤族自治縣、汕尾市陸河縣
內(nèi)江市隆昌市、自貢市貢井區(qū)、牡丹江市西安區(qū)、淮北市濉溪縣、揭陽市惠來縣、廣州市越秀區(qū)、陽泉市盂縣
汕尾市陸豐市、廣西來賓市忻城縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)、連云港市灌南縣、寧波市慈溪市
煙臺市海陽市、南京市秦淮區(qū)、永州市道縣、臨汾市大寧縣、荊州市松滋市、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、永州市東安縣、龍巖市漳平市、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
儋州市中和鎮(zhèn)、北京市門頭溝區(qū)、酒泉市肅州區(qū)、普洱市景谷傣族彝族自治縣、西安市周至縣、濰坊市壽光市、荊門市京山市、煙臺市福山區(qū)、武威市古浪縣
咸寧市嘉魚縣、贛州市興國縣、文昌市東路鎮(zhèn)、廣西百色市隆林各族自治縣、三明市泰寧縣、東方市東河鎮(zhèn)、合肥市長豐縣、永州市新田縣
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西安市碑林區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、泉州市石獅市、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市隰縣
邵陽市雙清區(qū)、六安市裕安區(qū)、深圳市寶安區(qū)、梅州市平遠縣、曲靖市馬龍區(qū)、四平市公主嶺市、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、東莞市常平鎮(zhèn)
白山市渾江區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、晉城市澤州縣、上海市徐匯區(qū)、廣州市番禺區(qū)、重慶市永川區(qū)
德州市平原縣、宜春市高安市、沈陽市于洪區(qū)、衢州市衢江區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、儋州市南豐鎮(zhèn)、涼山會理市、宣城市廣德市
大慶市林甸縣、天水市張家川回族自治縣、運城市稷山縣、棗莊市薛城區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、廣西桂林市靈川縣、寧夏吳忠市青銅峽市、榆林市子洲縣、六安市裕安區(qū)、濱州市陽信縣
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齊齊哈爾市碾子山區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、龍巖市漳平市、眉山市仁壽縣、宜賓市珙縣、贛州市崇義縣、陽泉市郊區(qū)、成都市崇州市、武漢市青山區(qū)、撫順市新賓滿族自治縣
綿陽市鹽亭縣、臨夏廣河縣、黔南長順縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、重慶市城口縣、朝陽市雙塔區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)
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佳木斯市富錦市、蚌埠市蚌山區(qū)、咸陽市淳化縣、臨汾市霍州市、瀘州市古藺縣、北京市豐臺區(qū)、贛州市安遠縣、岳陽市岳陽縣、東方市板橋鎮(zhèn)、瀘州市納溪區(qū)
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連云港市連云區(qū)、上海市黃浦區(qū)、郴州市臨武縣、龍巖市上杭縣、河源市紫金縣、龍巖市長汀縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、郴州市桂東縣、岳陽市臨湘市、寶雞市太白縣、伊春市金林區(qū)、南京市江寧區(qū)
黔南平塘縣、淄博市博山區(qū)、郴州市嘉禾縣、德陽市中江縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、信陽市平橋區(qū)、文山馬關(guān)縣、錦州市黑山縣、德州市齊河縣、成都市都江堰市
惠州市惠城區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西玉林市玉州區(qū)、馬鞍山市當涂縣、西雙版納景洪市、臨高縣和舍鎮(zhèn)、宜春市宜豐縣
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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|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。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(xué)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(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(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(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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