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淮北市杜集區(qū)、寧波市海曙區(qū)、白山市靖宇縣、焦作市山陽區(qū)、朔州市應(yīng)縣、廣元市蒼溪縣、隴南市西和縣
衡陽市衡南縣、咸寧市崇陽縣、玉溪市峨山彝族自治縣、蕪湖市鳩江區(qū)、茂名市化州市、儋州市雅星鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、南昌市青云譜區(qū)、蚌埠市禹會區(qū)、晉城市陵川縣、威海市榮成市
鐵嶺市西豐縣、鶴崗市綏濱縣、宜賓市長寧縣、萬寧市大茂鎮(zhèn)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廣西賀州市八步區(qū)
杭州市桐廬縣、邵陽市邵東市、鐵嶺市調(diào)兵山市、雅安市漢源縣、雙鴨山市寶清縣、天津市南開區(qū)
邵陽市新寧縣、宣城市廣德市、佛山市南海區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、溫州市龍灣區(qū)、河源市連平縣、哈爾濱市南崗區(qū)、邵陽市洞口縣、宿州市蕭縣、文昌市翁田鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、濟南市章丘區(qū)、大理云龍縣、中山市板芙鎮(zhèn)、九江市修水縣、蘭州市皋蘭縣、大同市靈丘縣、黃岡市英山縣、銅川市宜君縣、焦作市山陽區(qū)
廣元市昭化區(qū)、馬鞍山市和縣、文昌市文城鎮(zhèn)、重慶市奉節(jié)縣、菏澤市鄄城縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、迪慶德欽縣、大理彌渡縣
焦作市馬村區(qū)、陽江市陽春市、蚌埠市龍子湖區(qū)、昆明市東川區(qū)、涼山昭覺縣、宣城市績溪縣
三亞市海棠區(qū)、廣西南寧市上林縣、阜新市彰武縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、廣州市天河區(qū)
重慶市巴南區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、延邊琿春市、安慶市宿松縣、西安市周至縣
萬寧市禮紀鎮(zhèn)、紅河石屏縣、南平市邵武市、上海市金山區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、泰安市東平縣、長春市農(nóng)安縣
陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、忻州市繁峙縣、上海市長寧區(qū)、菏澤市鄆城縣、蚌埠市龍子湖區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、陽泉市郊區(qū)
蘇州市常熟市、洛陽市偃師區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、大慶市龍鳳區(qū)、延安市安塞區(qū)
長春市綠園區(qū)、蘇州市昆山市、東莞市黃江鎮(zhèn)、湘西州龍山縣、鄭州市中牟縣、溫州市樂清市
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黔西南興仁市、湖州市長興縣、周口市項城市、酒泉市肅州區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、成都市溫江區(qū)、阜新市新邱區(qū)、成都市郫都區(qū)、西安市周至縣
洛陽市新安縣、湘西州龍山縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、海東市互助土族自治縣、安順市西秀區(qū)、恩施州巴東縣、齊齊哈爾市富?？h
澄邁縣老城鎮(zhèn)、玉溪市江川區(qū)、淮安市盱眙縣、重慶市城口縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、重慶市銅梁區(qū)
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信陽市息縣、雅安市名山區(qū)、呂梁市方山縣、萬寧市大茂鎮(zhèn)、定西市渭源縣、東莞市萬江街道、信陽市商城縣、哈爾濱市巴彥縣、永州市新田縣、福州市羅源縣
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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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