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廣西桂林市荔浦市、哈爾濱市平房區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、南陽市鎮(zhèn)平縣、漢中市洋縣、淮安市淮陰區(qū)、榆林市吳堡縣、中山市東區(qū)街道
泉州市石獅市、貴陽市修文縣、西寧市大通回族土族自治縣、阜陽市阜南縣、溫州市文成縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、贛州市贛縣區(qū)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、南陽市臥龍區(qū)、梅州市大埔縣
漳州市薌城區(qū)、黔南甕安縣、信陽市潢川縣、菏澤市鄆城縣、淮南市潘集區(qū)、松原市扶余市
衡陽市蒸湘區(qū)、哈爾濱市延壽縣、臨沂市平邑縣、白銀市會寧縣、荊門市京山市、寧夏石嘴山市平羅縣、廣西桂林市興安縣、焦作市溫縣、亳州市譙城區(qū)
煙臺市萊州市、贛州市瑞金市、廣元市利州區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗
深圳市羅湖區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、邵陽市北塔區(qū)、運城市新絳縣、雅安市名山區(qū)、濰坊市奎文區(qū)
黃岡市英山縣、平?jīng)鍪星f浪縣、棗莊市市中區(qū)、廣西梧州市蒼梧縣、濮陽市臺前縣、臺州市路橋區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、忻州市五寨縣、黔東南黎平縣、雙鴨山市嶺東區(qū)
商丘市虞城縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、海北海晏縣、大連市中山區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)、鶴壁市?？h
南平市邵武市、?？谑协偵絽^(qū)、重慶市黔江區(qū)、濟南市章丘區(qū)、撫州市南豐縣、瀘州市合江縣
南昌市南昌縣、大連市長?？h、衡陽市耒陽市、金昌市永昌縣、上饒市弋陽縣
鷹潭市余江區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、南平市延平區(qū)、菏澤市巨野縣、天津市河北區(qū)、臨汾市安澤縣、通化市二道江區(qū)、荊門市掇刀區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)
張掖市甘州區(qū)、延邊圖們市、煙臺市萊陽市、永州市江華瑤族自治縣、楚雄祿豐市、遵義市正安縣、商丘市寧陵縣、常州市天寧區(qū)、廣安市前鋒區(qū)
運城市芮城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、重慶市豐都縣、郴州市臨武縣、焦作市溫縣、甘孜石渠縣、泰安市新泰市、廣西賀州市昭平縣
東方市三家鎮(zhèn)、忻州市神池縣、遵義市綏陽縣、襄陽市棗陽市、寧夏固原市隆德縣、濱州市濱城區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、長治市沁源縣、寧波市寧?？h、煙臺市牟平區(qū)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、濰坊市壽光市、保山市施甸縣、阜陽市潁上縣
遵義市湄潭縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、常州市新北區(qū)、鞍山市海城市、迪慶維西傈僳族自治縣、吉安市新干縣
黔南獨山縣、運城市聞喜縣、漢中市洋縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、開封市尉氏縣
安陽市湯陰縣、晉城市沁水縣、廣西欽州市浦北縣、資陽市雁江區(qū)、杭州市桐廬縣、蕪湖市鏡湖區(qū)
臺州市玉環(huán)市、鎮(zhèn)江市句容市、儋州市和慶鎮(zhèn)、商洛市柞水縣、白山市撫松縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、廣西百色市樂業(yè)縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、汕尾市海豐縣、鄂州市華容區(qū)
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晉中市左權(quán)縣、上饒市萬年縣、襄陽市宜城市、天津市濱海新區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、黔西南冊亨縣、贛州市全南縣、泰州市泰興市
沈陽市新民市、中山市南頭鎮(zhèn)、荊州市石首市、大同市云岡區(qū)、臺州市仙居縣、三門峽市陜州區(qū)、成都市新都區(qū)
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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
廣州市荔灣區(qū)、安慶市潛山市、新鄉(xiāng)市封丘縣、三門峽市澠池縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣安市華鎣市、西安市碑林區(qū)、洛陽市偃師區(qū)
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)
肇慶市高要區(qū)、洛陽市洛龍區(qū)、臨沂市莒南縣、武漢市青山區(qū)、黔東南凱里市、安順市普定縣、懷化市通道侗族自治縣、玉樹雜多縣
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汕頭市金平區(qū)、四平市梨樹縣、漳州市龍文區(qū)、重慶市涪陵區(qū)、昭通市綏江縣、濰坊市寒亭區(qū)、成都市崇州市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、郴州市資興市、呂梁市交城縣
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遵義市綏陽縣、永州市道縣、大慶市林甸縣、衢州市衢江區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)
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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)前沿人工智能實驗室宣布，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(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(dāng)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(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(dāng)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(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(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(dāng)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(zhǔn)測試進行了整合與拓展，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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