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六安市舒城縣、重慶市墊江縣、南陽市桐柏縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、德州市齊河縣、杭州市上城區(qū)、臨滄市永德縣、韶關(guān)市新豐縣、達(dá)州市達(dá)川區(qū)
贛州市會昌縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、南充市西充縣、綿陽市北川羌族自治縣、蚌埠市淮上區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗
臨沂市河?xùn)|區(qū)、平頂山市郟縣、海北海晏縣、陽江市陽東區(qū)、南通市海安市、長治市平順縣、蘭州市紅古區(qū)、南京市六合區(qū)、嘉興市南湖區(qū)
紅河蒙自市、大同市陽高縣、深圳市光明區(qū)、三明市永安市、四平市伊通滿族自治縣、衡陽市衡南縣、紹興市新昌縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、寧波市余姚市
昆明市呈貢區(qū)、綿陽市安州區(qū)、海東市互助土族自治縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、濟(jì)寧市兗州區(qū)
麗江市古城區(qū)、眉山市青神縣、中山市板芙鎮(zhèn)、隨州市廣水市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、臨汾市蒲縣、金昌市金川區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)、泰州市興化市、淮北市烈山區(qū)
寶雞市太白縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、吉安市遂川縣、宜昌市夷陵區(qū)
廣西百色市那坡縣、湖州市德清縣、懷化市鶴城區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、濰坊市昌邑市、玉樹玉樹市、鶴崗市南山區(qū)、信陽市羅山縣、益陽市沅江市
漢中市南鄭區(qū)、咸陽市涇陽縣、南京市江寧區(qū)、周口市西華縣、文山廣南縣、海北海晏縣、麗水市縉云縣
張掖市臨澤縣、文昌市文城鎮(zhèn)、忻州市靜樂縣、常州市溧陽市、文昌市東路鎮(zhèn)、衡陽市祁東縣、武漢市江岸區(qū)、湘潭市湘潭縣、咸陽市渭城區(qū)、哈爾濱市阿城區(qū)
阜新市海州區(qū)、楚雄牟定縣、黔南都勻市、信陽市商城縣、合肥市廬江縣、九江市修水縣、宿遷市宿城區(qū)、廣西玉林市北流市、襄陽市谷城縣、鹽城市濱?？h
鎮(zhèn)江市句容市、運(yùn)城市平陸縣、咸寧市崇陽縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、許昌市襄城縣、忻州市繁峙縣
沈陽市皇姑區(qū)、成都市新都區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、自貢市自流井區(qū)、連云港市連云區(qū)、牡丹江市海林市、貴陽市烏當(dāng)區(qū)
樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、青島市即墨區(qū)、三明市沙縣區(qū)、本溪市平山區(qū)、長春市南關(guān)區(qū)、郴州市安仁縣、上海市松江區(qū)、運(yùn)城市芮城縣、金華市浦江縣、龍巖市上杭縣
武漢市江岸區(qū)、達(dá)州市達(dá)川區(qū)、曲靖市陸良縣、茂名市高州市、紅河石屏縣
蘭州市紅古區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、宜賓市高縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、錦州市太和區(qū)
汕尾市陸豐市、溫州市蒼南縣、大連市長海縣、大同市左云縣、畢節(jié)市納雍縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、贛州市全南縣
杭州市西湖區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、銅陵市義安區(qū)、淮南市潘集區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、重慶市沙坪壩區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣
鎮(zhèn)江市句容市、福州市晉安區(qū)、忻州市五寨縣、果洛達(dá)日縣、駐馬店市泌陽縣、廣西桂林市雁山區(qū)、通化市東昌區(qū)、德州市夏津縣、寧夏固原市涇源縣、日照市五蓮縣
大理洱源縣、青島市城陽區(qū)、杭州市西湖區(qū)、涼山美姑縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、重慶市涪陵區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、酒泉市肅州區(qū)
東營市河口區(qū)、漳州市南靖縣、吉林市舒蘭市、長沙市寧鄉(xiāng)市、南平市松溪縣、平頂山市郟縣、煙臺市棲霞市、玉溪市江川區(qū)、馬鞍山市和縣、濟(jì)南市章丘區(qū)
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咸陽市旬邑縣、日照市嵐山區(qū)、寶雞市岐山縣、玉樹雜多縣、雅安市漢源縣、大連市長?？h、商丘市虞城縣、駐馬店市新蔡縣、沈陽市于洪區(qū)
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泰安市新泰市、周口市西華縣、常德市臨澧縣、漯河市郾城區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、儋州市東成鎮(zhèn)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣
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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(zhǔn)|界面新聞
近日，上海財經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布，正式推出Fin-Eval 6.0評估基準(zhǔn)。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(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)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(biāo)準(zhǔn)、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(diǎn)包括：
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋： 基準(zhǔn)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(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)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(shí)的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)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(yán)謹(jǐn)性測試”評估維度，直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
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(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)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(shí)的基礎(chǔ)。
該基準(zhǔn)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(biāo)桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)用的金融機(jī)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(yán)謹(jǐn)評估，F(xiàn)in-Eval 6.0揭示了當(dāng)前大模型能力的邊界與短板，從而引導(dǎo)科研方向，促進(jìn)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(jì)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(dāng)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(jī)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(tuán)隊負(fù)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(biāo)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(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實(shí)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(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展，使得整個評估體系更加全面、準(zhǔn)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(tuán)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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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