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忻州市偏關(guān)縣、洛陽市洛寧縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、咸寧市赤壁市、雞西市恒山區(qū)、隴南市武都區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、開封市鼓樓區(qū)
南通市如東縣、廣西來賓市興賓區(qū)、恩施州來鳳縣、丹東市振安區(qū)、涼山德昌縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、黃石市陽新縣、揭陽市惠來縣、漢中市南鄭區(qū)、晉中市昔陽縣
樂山市沙灣區(qū)、惠州市博羅縣、十堰市房縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、金華市義烏市、中山市三角鎮(zhèn)、廣西南寧市邕寧區(qū)
駐馬店市平輿縣、漳州市詔安縣、中山市西區(qū)街道、濟寧市曲阜市、資陽市樂至縣
保亭黎族苗族自治縣什玲、澄邁縣福山鎮(zhèn)、太原市婁煩縣、成都市成華區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)
惠州市博羅縣、?？谑协偵絽^(qū)、菏澤市鄄城縣、阜陽市阜南縣、黑河市孫吳縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、湘西州龍山縣、鷹潭市余江區(qū)、廈門市集美區(qū)
重慶市忠縣、江門市臺山市、曲靖市宣威市、鐵嶺市銀州區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣
平頂山市汝州市、廣州市越秀區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、遵義市鳳岡縣、咸寧市嘉魚縣、惠州市惠東縣、晉中市和順縣、曲靖市師宗縣、玉樹曲麻萊縣、涼山雷波縣
杭州市桐廬縣、武漢市江岸區(qū)、蘇州市太倉市、綿陽市游仙區(qū)、咸寧市崇陽縣、宜賓市翠屏區(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)
廣元市昭化區(qū)、臨夏和政縣、黔南都勻市、涼山德昌縣、揭陽市惠來縣、濟寧市魚臺縣、本溪市本溪滿族自治縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、遵義市播州區(qū)、重慶市江津區(qū)
咸陽市乾縣、周口市太康縣、寶雞市麟游縣、晉中市左權(quán)縣、營口市西市區(qū)、成都市青白江區(qū)、德州市樂陵市、紹興市新昌縣、恩施州來鳳縣
榆林市米脂縣、榆林市橫山區(qū)、黔東南岑鞏縣、廣西河池市天峨縣、撫州市崇仁縣、畢節(jié)市黔西市、綿陽市北川羌族自治縣
瀘州市龍馬潭區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、廣西柳州市融安縣、黔東南雷山縣、寧德市柘榮縣、資陽市安岳縣、黔東南凱里市、蚌埠市禹會區(qū)、信陽市羅山縣
常州市鐘樓區(qū)、德州市寧津縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、廣西玉林市博白縣、廣西柳州市柳北區(qū)、日照市莒縣
酒泉市金塔縣、龍巖市漳平市、安康市寧陜縣、肇慶市德慶縣、德陽市綿竹市、長治市長子縣、昭通市昭陽區(qū)、滁州市天長市、宿遷市宿城區(qū)、咸陽市武功縣
咸陽市秦都區(qū)、廣西梧州市蒙山縣、沈陽市于洪區(qū)、北京市石景山區(qū)、黃岡市浠水縣、鐵嶺市開原市
樂山市金口河區(qū)、深圳市寶安區(qū)、錦州市黑山縣、廣西桂林市七星區(qū)、廣州市花都區(qū)、昭通市彝良縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、滁州市來安縣、果洛瑪多縣
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廣州市白云區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、吉安市井岡山市、東莞市中堂鎮(zhèn)、長治市武鄉(xiāng)縣、臨滄市滄源佤族自治縣、宜賓市南溪區(qū)、吉林市蛟河市
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、晉中市和順縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、許昌市魏都區(qū)、遵義市桐梓縣、大同市新榮區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、九江市廬山市、臨汾市安澤縣、廣州市番禺區(qū)
漢中市西鄉(xiāng)縣、連云港市灌南縣、杭州市余杭區(qū)、揭陽市惠來縣、廈門市思明區(qū)、自貢市貢井區(qū)
東莞市中堂鎮(zhèn)、云浮市新興縣、鷹潭市貴溪市、南平市延平區(qū)、延安市洛川縣、內(nèi)江市市中區(qū)、晉城市澤州縣、甘孜新龍縣、武漢市新洲區(qū)、牡丹江市寧安市
安順市普定縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、成都市彭州市、東莞市厚街鎮(zhèn)、駐馬店市平輿縣、南平市延平區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)
大慶市讓胡路區(qū)、佛山市南海區(qū)、衡陽市衡東縣、三亞市天涯區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、重慶市忠縣、贛州市全南縣、資陽市雁江區(qū)
廣安市岳池縣、晉中市介休市、黔西南貞豐縣、大連市旅順口區(qū)、肇慶市端州區(qū)、麗水市松陽縣、廣州市番禺區(qū)、玉溪市華寧縣、廣西防城港市東興市、慶陽市鎮(zhèn)原縣
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十堰市鄖西縣、忻州市保德縣、株洲市蘆淞區(qū)、樂山市井研縣、涼山普格縣
昭通市水富市、忻州市偏關(guān)縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市寶塔區(qū)、錦州市凌河區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、廣元市旺蒼縣、臨夏和政縣、菏澤市定陶區(qū)
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廣西百色市田林縣、白城市洮北區(qū)、直轄縣潛江市、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、信陽市息縣、?？谑行阌^(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、黃石市大冶市、東莞市南城街道、徐州市鼓樓區(qū)
聊城市高唐縣、平頂山市郟縣、平?jīng)鍪袥艽h、梅州市平遠縣、張掖市山丹縣、上海市崇明區(qū)
寧夏固原市原州區(qū)、鄭州市登封市、鞍山市鐵東區(qū)、陽江市陽東區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、蚌埠市龍子湖區(qū)、綏化市安達市、濟寧市曲阜市
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、萬寧市南橋鎮(zhèn)、岳陽市臨湘市、漢中市留壩縣、威海市文登區(qū)、白山市臨江市、定西市安定區(qū)、莆田市荔城區(qū)
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重慶市石柱土家族自治縣、雅安市天全縣、四平市伊通滿族自治縣、黃石市下陸區(qū)、忻州市寧武縣、海北門源回族自治縣、臺州市溫嶺市、揭陽市榕城區(qū)、遵義市鳳岡縣
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洛陽市新安縣、湘西州龍山縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、海東市互助土族自治縣、安順市西秀區(qū)、恩施州巴東縣、齊齊哈爾市富?？h
揚州市邗江區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、溫州市洞頭區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、孝感市漢川市、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、雞西市梨樹區(qū)
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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。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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