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周口市太康縣、龍巖市新羅區(qū)、岳陽市臨湘市、成都市武侯區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、廣元市昭化區(qū)、雙鴨山市饒河縣、阿壩藏族羌族自治州金川縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鄭州市登封市
濟南市章丘區(qū)、雞西市恒山區(qū)、達州市開江縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、德州市陵城區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、上饒市弋陽縣、廣西來賓市象州縣、廣西百色市德?？h、洛陽市瀍河回族區(qū)
贛州市定南縣、玉溪市紅塔區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、寧德市福鼎市、莆田市涵江區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)
通化市集安市、黃山市休寧縣、海西蒙古族天峻縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、鹽城市大豐區(qū)、廣州市海珠區(qū)、慶陽市寧縣、梅州市五華縣、天津市薊州區(qū)、荊州市江陵縣
日照市嵐山區(qū)、黔南獨山縣、本溪市明山區(qū)、宜昌市枝江市、榆林市橫山區(qū)
武漢市洪山區(qū)、玉樹治多縣、佳木斯市向陽區(qū)、西安市灞橋區(qū)、龍巖市漳平市、玉溪市通?？h、晉城市城區(qū)
廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、東營市墾利區(qū)、九江市柴桑區(qū)、太原市小店區(qū)、甘南碌曲縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)、深圳市南山區(qū)
巴中市南江縣、濟南市槐蔭區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、馬鞍山市含山縣、宣城市涇縣、海東市民和回族土族自治縣、信陽市浉河區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、溫州市龍港市
攀枝花市米易縣、達州市通川區(qū)、安康市白河縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、南昌市南昌縣、涼山金陽縣、昆明市宜良縣
慶陽市華池縣、雞西市恒山區(qū)、寧德市福安市、德陽市什邡市、煙臺市福山區(qū)、佳木斯市樺南縣
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西安市周至縣、徐州市泉山區(qū)、上饒市廣信區(qū)、海北剛察縣、齊齊哈爾市龍江縣、廣西梧州市蒙山縣、淄博市周村區(qū)
武漢市洪山區(qū)、黔東南臺江縣、上饒市德興市、樂山市沐川縣、焦作市沁陽市、株洲市蘆淞區(qū)
巴中市南江縣、韶關市新豐縣、重慶市合川區(qū)、寶雞市金臺區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、紹興市柯橋區(qū)、亳州市蒙城縣
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襄陽市谷城縣、果洛瑪多縣、六安市裕安區(qū)、伊春市鐵力市、榆林市佳縣
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廣西桂林市灌陽縣、焦作市溫縣、海西蒙古族天峻縣、海西蒙古族格爾木市、酒泉市瓜州縣、渭南市華陰市、海西蒙古族烏蘭縣
文昌市東閣鎮(zhèn)、湘西州鳳凰縣、蘭州市安寧區(qū)、西寧市湟源縣、伊春市鐵力市
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上海財經(jīng)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(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(xiàn)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(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。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)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(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的核心流程，F(xiàn)in-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(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，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(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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