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鞍山市立山區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、溫州市泰順縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、咸寧市崇陽縣、上海市青浦區(qū)
陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、成都市龍泉驛區(qū)、溫州市泰順縣、廣元市朝天區(qū)、綿陽市北川羌族自治縣、天津市寧河區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)、晉中市祁縣
重慶市墊江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、貴陽市開陽縣、舟山市定海區(qū)、黔南三都水族自治縣、泉州市惠安縣、邵陽市隆回縣、邵陽市北塔區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、宜昌市興山縣、菏澤市巨野縣、廣西百色市德?？h、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、鶴壁市?？h、濟南市歷城區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、株洲市石峰區(qū)、咸寧市崇陽縣
畢節(jié)市織金縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、成都市簡陽市、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、東莞市萬江街道、廣西南寧市隆安縣
衡陽市衡山縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)、莆田市仙游縣、焦作市博愛縣、開封市祥符區(qū)、郴州市安仁縣、遼陽市燈塔市、黔東南鎮(zhèn)遠縣
武漢市江岸區(qū)、長春市朝陽區(qū)、湘西州保靖縣、貴陽市白云區(qū)、泉州市安溪縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、十堰市丹江口市、白山市靖宇縣、江門市臺山市
渭南市澄城縣、武漢市新洲區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、常德市津市市、九江市修水縣、呂梁市孝義市
紅河瀘西縣、中山市東區(qū)街道、上海市普陀區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、宜昌市夷陵區(qū)、南平市順昌縣、大慶市讓胡路區(qū)、長春市寬城區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
寧夏吳忠市青銅峽市、洛陽市伊川縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、荊州市公安縣、大興安嶺地區(qū)漠河市
亳州市譙城區(qū)、懷化市洪江市、杭州市建德市、金華市磐安縣、上海市松江區(qū)
東莞市清溪鎮(zhèn)、焦作市馬村區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、甘孜瀘定縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、慶陽市西峰區(qū)、南充市高坪區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠縣、梅州市梅縣區(qū)
齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、西安市未央?yún)^(qū)、黃山市黟縣、馬鞍山市博望區(qū)、南昌市青云譜區(qū)
岳陽市平江縣、泰州市興化市、葫蘆島市連山區(qū)、晉中市榆社縣、渭南市華州區(qū)、銅川市王益區(qū)、永州市雙牌縣、延安市洛川縣、信陽市平橋區(qū)、慶陽市西峰區(qū)
綿陽市游仙區(qū)、定西市臨洮縣、廣西來賓市忻城縣、開封市通許縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、上饒市鉛山縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、廣西河池市天峨縣
普洱市景谷傣族彝族自治縣、焦作市溫縣、丹東市寬甸滿族自治縣、南京市江寧區(qū)、平頂山市汝州市
甘孜理塘縣、雞西市滴道區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、無錫市梁溪區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、晉城市高平市、十堰市丹江口市、臨汾市大寧縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、德陽市旌陽區(qū)
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榆林市綏德縣、營口市蓋州市、湖州市安吉縣、濟寧市任城區(qū)、鄭州市滎陽市、海東市化隆回族自治縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、文山西疇縣
恩施州恩施市、銅川市耀州區(qū)、孝感市孝昌縣、宜昌市夷陵區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濟南市章丘區(qū)、呂梁市交城縣
呂梁市孝義市、衡陽市南岳區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、九江市湖口縣、咸陽市武功縣、河源市和平縣、福州市福清市、銅仁市德江縣
東莞市石碣鎮(zhèn)、湘西州保靖縣、文山文山市、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、安慶市望江縣
榆林市子洲縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、寶雞市金臺區(qū)、嘉興市海寧市、玉樹雜多縣
東莞市東城街道、成都市彭州市、鹽城市大豐區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、瀘州市瀘縣、本溪市平山區(qū)
德陽市綿竹市、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、湛江市徐聞縣、北京市西城區(qū)、六盤水市水城區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、營口市站前區(qū)、信陽市羅山縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
溫州市蒼南縣、廣安市鄰水縣、朔州市右玉縣、遵義市播州區(qū)、滁州市來安縣、阜新市太平區(qū)、雙鴨山市饒河縣、伊春市湯旺縣
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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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