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吉安市峽江縣、甘南碌曲縣、茂名市茂南區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、三門峽市義馬市、晉中市平遙縣、玉溪市峨山彝族自治縣、揚州市儀征市、商丘市民權縣
河源市龍川縣、甘南卓尼縣、德陽市綿竹市、池州市石臺縣、常德市石門縣、商丘市永城市、松原市寧江區(qū)、焦作市修武縣、駐馬店市正陽縣、雅安市天全縣
果洛達日縣、白銀市靖遠縣、平涼市靈臺縣、呂梁市石樓縣、汕頭市澄海區(qū)、榆林市清澗縣、深圳市光明區(qū)、安慶市桐城市
西安市新城區(qū)、廣西欽州市靈山縣、儋州市新州鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、駐馬店市確山縣、常德市澧縣、嘉興市海鹽縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市原陽縣
忻州市寧武縣、韶關市乳源瑤族自治縣、南京市棲霞區(qū)、合肥市包河區(qū)、寧波市江北區(qū)、武威市古浪縣、衡陽市常寧市
郴州市桂東縣、畢節(jié)市納雍縣、昆明市官渡區(qū)、呂梁市孝義市、渭南市臨渭區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、云浮市云安區(qū)
果洛甘德縣、馬鞍山市雨山區(qū)、陽泉市郊區(qū)、廈門市湖里區(qū)、云浮市羅定市、樂山市井研縣、三門峽市澠池縣、十堰市丹江口市
瀘州市合江縣、漢中市寧強縣、韶關市樂昌市、黔南都勻市、隨州市曾都區(qū)、海西蒙古族天峻縣、廣西桂林市陽朔縣、榆林市子洲縣、郴州市北湖區(qū)
重慶市豐都縣、廣州市增城區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、曲靖市富源縣、廣西玉林市陸川縣、上饒市德興市、合肥市廬江縣
臨滄市滄源佤族自治縣、淮南市田家庵區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、內蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)、襄陽市南漳縣、廣西貴港市平南縣、佳木斯市富錦市、忻州市岢嵐縣、雞西市恒山區(qū)、麗水市景寧畬族自治縣、懷化市芷江侗族自治縣
長春市雙陽區(qū)、邵陽市新寧縣、成都市新津區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)
南平市邵武市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、常州市新北區(qū)、三沙市西沙區(qū)、鎮(zhèn)江市揚中市、黑河市五大連池市
重慶市渝北區(qū)、亳州市譙城區(qū)、武漢市江岸區(qū)、襄陽市南漳縣、南京市鼓樓區(qū)、廣西欽州市靈山縣、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、渭南市合陽縣、徐州市銅山區(qū)、岳陽市云溪區(qū)
泰安市肥城市、寧德市霞浦縣、大慶市林甸縣、黃南河南蒙古族自治縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、衢州市常山縣、武威市涼州區(qū)
四平市梨樹縣、臺州市三門縣、伊春市湯旺縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、商洛市商南縣、雞西市密山市
恩施州利川市、寧夏銀川市西夏區(qū)、內蒙古赤峰市巴林左旗、北京市朝陽區(qū)、贛州市瑞金市、貴陽市烏當區(qū)、佛山市三水區(qū)、福州市晉安區(qū)、周口市鹿邑縣
郴州市蘇仙區(qū)、贛州市寧都縣、南昌市東湖區(qū)、德陽市羅江區(qū)、白山市撫松縣、萬寧市禮紀鎮(zhèn)、廣西玉林市陸川縣、漳州市南靖縣、定安縣翰林鎮(zhèn)
無錫市濱湖區(qū)、濟南市萊蕪區(qū)、荊州市荊州區(qū)、濮陽市清豐縣、杭州市蕭山區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、玉溪市易門縣、邵陽市隆回縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)
天津市靜海區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、黔東南凱里市、中山市橫欄鎮(zhèn)、昭通市鹽津縣
牡丹江市愛民區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)、迪慶德欽縣、菏澤市巨野縣、恩施州鶴峰縣、東營市河口區(qū)、廣西南寧市橫州市、廣州市越秀區(qū)、延安市延長縣
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屯昌縣楓木鎮(zhèn)、岳陽市云溪區(qū)、牡丹江市林口縣、天津市薊州區(qū)、江門市臺山市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
廣西百色市靖西市、昭通市威信縣、忻州市忻府區(qū)、成都市雙流區(qū)、孝感市云夢縣、西寧市湟中區(qū)、湘潭市岳塘區(qū)、大同市云州區(qū)、岳陽市平江縣、南陽市鎮(zhèn)平縣
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畢節(jié)市赫章縣、大慶市林甸縣、重慶市奉節(jié)縣、內蒙古鄂爾多斯市烏審旗、內蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、重慶市渝北區(qū)
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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(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(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(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技術在金融領域落地，為金融行業(yè)的數(shù)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(jù)，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(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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