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海西蒙古族天峻縣、鶴崗市東山區(qū)、咸陽市興平市、濟寧市微山縣、寧德市古田縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚中市、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、重慶市黔江區(qū)
文昌市潭牛鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、河源市龍川縣、遵義市余慶縣、湖州市安吉縣、涼山甘洛縣、聊城市陽谷縣、安陽市北關區(qū)、沈陽市沈河區(qū)
寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、綏化市北林區(qū)、大同市廣靈縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、濟南市槐蔭區(qū)、安康市漢濱區(qū)
駐馬店市泌陽縣、慶陽市寧縣、東莞市石排鎮(zhèn)、江門市鶴山市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、周口市項城市、內蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、三亞市海棠區(qū)、撫州市黎川縣
晉中市昔陽縣、德州市齊河縣、黃山市屯溪區(qū)、漳州市南靖縣、廣西桂林市陽朔縣、紹興市越城區(qū)、成都市青白江區(qū)、運城市聞喜縣、清遠市英德市
龍巖市漳平市、安康市紫陽縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、咸陽市禮泉縣、綿陽市平武縣、泉州市晉江市、淄博市周村區(qū)、延安市安塞區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、大連市瓦房店市
廣西桂林市臨桂區(qū)、黃岡市英山縣、南充市蓬安縣、黃石市大冶市、東莞市大朗鎮(zhèn)、涼山德昌縣
黃岡市蘄春縣、內蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、無錫市新吳區(qū)、云浮市新興縣、駐馬店市確山縣、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、安康市紫陽縣、紹興市柯橋區(qū)
馬鞍山市當涂縣、玉樹治多縣、內蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、日照市莒縣、武漢市江夏區(qū)、廣西河池市南丹縣、贛州市全南縣、昭通市彝良縣、榆林市榆陽區(qū)
廣西梧州市岑溪市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、黔東南黎平縣、三明市沙縣區(qū)
清遠市英德市、福州市永泰縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、商丘市民權縣、黃南尖扎縣、綏化市肇東市、深圳市鹽田區(qū)、泰安市泰山區(qū)
大同市渾源縣、黑河市孫吳縣、長春市雙陽區(qū)、中山市東區(qū)街道、福州市馬尾區(qū)、韶關市仁化縣、普洱市墨江哈尼族自治縣
鐵嶺市清河區(qū)、南通市海安市、陽泉市城區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、昭通市巧家縣、十堰市丹江口市
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九江市濂溪區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、云浮市云安區(qū)、濟南市濟陽區(qū)、涼山普格縣、樂山市犍為縣、撫州市南城縣、三明市尤溪縣
宜春市宜豐縣、延安市延長縣、普洱市景東彝族自治縣、贛州市信豐縣、泉州市鯉城區(qū)、晉中市太谷區(qū)、長春市雙陽區(qū)、寧德市福安市
伊春市南岔縣、綿陽市梓潼縣、貴陽市開陽縣、安陽市內黃縣、平頂山市郟縣、安順市西秀區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、荊門市沙洋縣、內蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
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攀枝花市西區(qū)、西雙版納景洪市、廣州市天河區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、中山市阜沙鎮(zhèn)
通化市通化縣、淮安市淮安區(qū)、泉州市晉江市、黃岡市紅安縣、晉中市太谷區(qū)、內蒙古赤峰市翁牛特旗、懷化市中方縣、咸陽市淳化縣
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天津市津南區(qū)、吉安市青原區(qū)、韶關市曲江區(qū)、泉州市晉江市、南京市秦淮區(qū)、嘉興市海寧市
畢節(jié)市納雍縣、伊春市烏翠區(qū)、雞西市虎林市、蘭州市皋蘭縣、宜賓市敘州區(qū)
茂名市化州市、十堰市丹江口市、恩施州建始縣、上饒市信州區(qū)、玉樹稱多縣
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上海財經大學發(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)能力與安全性而構建的開創(chuàng)性基準數據集。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。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的學術研究和技術發(fā)展設立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構提供了更可靠的風險評估和模型選型依據。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，Fin-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，促進模型在關鍵金融能力上的突破。
更重要的是，Fin-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)及產業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數據集，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技術在金融領域落地，為金融行業(yè)的數字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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)管部門制定技術治理框架提供依據，另一方面為商業(yè)機構優(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、上海財經大學統(tǒng)計與數據科學學院與滴水湖高級金融學院聯聘教授張立文指出，隨著人工智能技術日益深入地融入金融服務的核心流程，Fin-Eval 6.0的發(fā)布標志著金融AI評估領域邁出了關鍵一步。它旨在為構建更加安全、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，Fin-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，上海財經大學會更加關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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