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南陽市鎮(zhèn)平縣、咸寧市崇陽縣、成都市溫江區(qū)、阜新市海州區(qū)、遂寧市安居區(qū)
大連市中山區(qū)、平頂山市郟縣、安康市白河縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、曲靖市陸良縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、池州市貴池區(qū)、大同市渾源縣、廣西桂林市荔浦市
長治市長子縣、晉中市昔陽縣、深圳市寶安區(qū)、遂寧市船山區(qū)、武漢市青山區(qū)
丹東市振興區(qū)、安陽市滑縣、上海市金山區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、泉州市泉港區(qū)、濟南市平陰縣
大連市瓦房店市、上海市寶山區(qū)、涼山鹽源縣、漯河市舞陽縣、常州市金壇區(qū)、平頂山市舞鋼市、懷化市新晃侗族自治縣、廣西柳州市鹿寨縣、岳陽市平江縣
宜昌市枝江市、內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、甘孜稻城縣
瀘州市敘永縣、忻州市忻府區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、內蒙古赤峰市克什克騰旗、大連市西崗區(qū)、臨沂市莒南縣、涼山寧南縣、阜新市細河區(qū)
武漢市漢陽區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、天津市北辰區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、昭通市魯甸縣、瀘州市古藺縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、內蒙古包頭市石拐區(qū)
蘭州市七里河區(qū)、江門市江海區(qū)、錦州市凌河區(qū)、營口市蓋州市、晉中市壽陽縣、麗江市華坪縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、鹽城市濱?？h、遼陽市弓長嶺區(qū)、商丘市民權縣
上海市楊浦區(qū)、玉溪市通?？h、云浮市郁南縣、洛陽市孟津區(qū)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、撫州市南豐縣、樂山市馬邊彝族自治縣
佳木斯市同江市、昆明市富民縣、衢州市衢江區(qū)、鹽城市東臺市、張掖市山丹縣
西安市新城區(qū)、平涼市靈臺縣、永州市江永縣、昆明市官渡區(qū)、海西蒙古族天峻縣、天津市紅橋區(qū)
常州市武進區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、寧夏石嘴山市平羅縣、海東市化隆回族自治縣、佳木斯市樺南縣、綿陽市江油市
贛州市信豐縣、大理鶴慶縣、攀枝花市東區(qū)、廣州市越秀區(qū)、寧波市慈溪市、齊齊哈爾市依安縣、昆明市東川區(qū)、三沙市西沙區(qū)、平涼市莊浪縣
文昌市東郊鎮(zhèn)、濰坊市青州市、遼陽市弓長嶺區(qū)、達州市開江縣、重慶市南岸區(qū)、西寧市城西區(qū)、新余市分宜縣、連云港市連云區(qū)、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
海北海晏縣、長沙市岳麓區(qū)、五指山市毛道、廣州市越秀區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、駐馬店市上蔡縣、東莞市沙田鎮(zhèn)、安順市西秀區(qū)、楚雄元謀縣、岳陽市岳陽樓區(qū)
廣西河池市南丹縣、福州市羅源縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、濟南市萊蕪區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、內蒙古興安盟烏蘭浩特市、阜新市海州區(qū)、大連市旅順口區(qū)、南昌市新建區(qū)
內蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、晉中市祁縣、遵義市紅花崗區(qū)、潮州市饒平縣、洛陽市洛龍區(qū)、哈爾濱市賓縣、儋州市那大鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)、濟南市平陰縣
威海市榮成市、恩施州恩施市、溫州市洞頭區(qū)、蘭州市安寧區(qū)、德州市陵城區(qū)、黔東南黃平縣、三亞市崖州區(qū)、常德市桃源縣、漢中市寧強縣
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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)性基準數據集。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。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。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估，Fin-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，Fin-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)更新的數據集，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，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)計與數據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，Fin-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，Fin-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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