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揭陽市惠來縣、安陽市湯陰縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、江門市新會區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、北京市大興區(qū)、瀘州市合江縣、龍巖市漳平市、連云港市灌云縣、上饒市玉山縣
十堰市房縣、陽江市陽西縣、保山市施甸縣、紅河開遠(yuǎn)市、自貢市富順縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、寶雞市渭濱區(qū)
廣西河池市宜州區(qū)、永州市新田縣、朔州市右玉縣、忻州市靜樂縣、五指山市毛陽、吉安市廬陵新區(qū)、東營市墾利區(qū)、淄博市周村區(qū)
延安市延川縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、紹興市新昌縣、甘南碌曲縣、綏化市肇東市、常州市新北區(qū)、濟(jì)寧市魚臺縣、自貢市自流井區(qū)
重慶市城口縣、長春市南關(guān)區(qū)、銅陵市郊區(qū)、五指山市毛道、信陽市光山縣、樂山市峨邊彝族自治縣
懷化市麻陽苗族自治縣、中山市大涌鎮(zhèn)、淮安市清江浦區(qū)、大同市廣靈縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、淮南市潘集區(qū)、贛州市信豐縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
漯河市舞陽縣、長治市潞州區(qū)、宜賓市翠屏區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、恩施州恩施市
北京市延慶區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、安康市紫陽縣、日照市嵐山區(qū)、咸陽市彬州市、西寧市城中區(qū)、臺州市溫嶺市、金華市武義縣、雅安市蘆山縣
廣西來賓市金秀瑤族自治縣、淮南市謝家集區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、大連市長?？h、西寧市城北區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市清水河縣、黔西南望謨縣
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、寧德市福安市、郴州市安仁縣、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)、北京市豐臺區(qū)、岳陽市君山區(qū)、晉城市澤州縣、宜昌市宜都市、楚雄大姚縣、宿遷市泗陽縣
文昌市東閣鎮(zhèn)、楚雄永仁縣、肇慶市封開縣、岳陽市汨羅市、廣安市廣安區(qū)、菏澤市成武縣、潮州市湘橋區(qū)
濟(jì)寧市嘉祥縣、廣西柳州市柳城縣、忻州市代縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、邵陽市雙清區(qū)、衢州市常山縣、長沙市望城區(qū)、果洛瑪多縣、牡丹江市綏芬河市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)
雅安市天全縣、長春市寬城區(qū)、西安市新城區(qū)、鄭州市新密市、東方市江邊鄉(xiāng)、葫蘆島市龍港區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣、榆林市吳堡縣、延安市甘泉縣
大理永平縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、阜陽市阜南縣、廣西賀州市昭平縣
成都市新津區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、淮南市壽縣、廣西桂林市靈川縣、潮州市湘橋區(qū)
伊春市大箐山縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、白山市臨江市、普洱市墨江哈尼族自治縣、臨沂市郯城縣
安陽市北關(guān)區(qū)、楚雄南華縣、沈陽市沈北新區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、萬寧市東澳鎮(zhèn)
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揚(yáng)州市高郵市、懷化市通道侗族自治縣、遵義市湄潭縣、宜昌市當(dāng)陽市、常州市金壇區(qū)、黃岡市黃州區(qū)、贛州市崇義縣
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濟(jì)寧市汶上縣、甘南夏河縣、嘉興市海寧市、宜春市奉新縣、榆林市定邊縣、漳州市漳浦縣、牡丹江市東安區(qū)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、海南同德縣
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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(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級，創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)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(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)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(yán)謹(jǐn)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(jī)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(yán)謹(jǐn)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(jìn)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(jì)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(jī)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(tuán)隊負(fù)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(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)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(bǔ)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(jìn)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(tuán)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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