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隴南市武都區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、荊州市監(jiān)利市、周口市項城市、榆林市府谷縣、南京市溧水區(qū)、果洛達(dá)日縣、運城市芮城縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、肇慶市德慶縣
鶴崗市南山區(qū)、宜春市樟樹市、南陽市方城縣、贛州市龍南市、定安縣黃竹鎮(zhèn)、瓊海市龍江鎮(zhèn)、廣州市黃埔區(qū)、涼山寧南縣
亳州市渦陽縣、洛陽市老城區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、紅河個舊市、淄博市桓臺縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
洛陽市老城區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、上饒市鉛山縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、廣西河池市東蘭縣、咸陽市乾縣、阜陽市界首市、文昌市抱羅鎮(zhèn)
贛州市瑞金市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、揭陽市榕城區(qū)、周口市川匯區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟(jì)納旗、梅州市梅縣區(qū)、黔西南興義市、上饒市婺源縣
大理云龍縣、長沙市瀏陽市、攀枝花市西區(qū)、煙臺市福山區(qū)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)
岳陽市平江縣、渭南市白水縣、阜陽市太和縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、撫州市樂安縣、九江市潯陽區(qū)
三亞市海棠區(qū)、宣城市績溪縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、黑河市嫩江市、廣西南寧市興寧區(qū)、大同市新榮區(qū)、南京市高淳區(qū)、揭陽市普寧市、常州市鐘樓區(qū)、大理劍川縣
漳州市云霄縣、梅州市梅江區(qū)、昭通市大關(guān)縣、延安市志丹縣、黑河市嫩江市、丹東市振安區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、中山市民眾鎮(zhèn)
宜春市高安市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、玉溪市江川區(qū)、泉州市金門縣、瀘州市敘永縣、朝陽市建平縣、衢州市龍游縣、福州市長樂區(qū)
臺州市三門縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、岳陽市平江縣、北京市大興區(qū)、湘西州瀘溪縣、紹興市柯橋區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、鄭州市新鄭市、武漢市江漢區(qū)
咸寧市嘉魚縣、紅河蒙自市、深圳市龍華區(qū)、贛州市信豐縣、蘇州市相城區(qū)、安順市普定縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、阜陽市界首市、大同市平城區(qū)
臨沂市蘭陵縣、伊春市伊美區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、阜陽市界首市、福州市閩清縣、泉州市金門縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣
廣西南寧市馬山縣、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣、三明市沙縣區(qū)、西寧市湟源縣、文山文山市、東莞市常平鎮(zhèn)
常州市新北區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、鹽城市射陽縣、長治市平順縣、成都市青白江區(qū)、大連市西崗區(qū)、茂名市電白區(qū)
遂寧市射洪市、定安縣龍河鎮(zhèn)、南充市西充縣、深圳市福田區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、麗水市蓮都區(qū)、天津市北辰區(qū)、天水市張家川回族自治縣、合肥市肥東縣
廣西柳州市融水苗族自治縣、西安市蓮湖區(qū)、上海市嘉定區(qū)、十堰市丹江口市、漳州市薌城區(qū)、甘孜九龍縣、遵義市綏陽縣
武威市涼州區(qū)、濰坊市安丘市、梅州市蕉嶺縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、臨滄市臨翔區(qū)、廣西賀州市富川瑤族自治縣
宣城市寧國市、永州市江華瑤族自治縣、延安市子長市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、金華市磐安縣、宜春市豐城市、湘西州花垣縣、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)、哈爾濱市南崗區(qū)
阜新市新邱區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、白城市洮北區(qū)、金華市武義縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
重慶市開州區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、朝陽市朝陽縣、蕪湖市弋江區(qū)
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黃石市鐵山區(qū)、焦作市孟州市、甘南碌曲縣、鶴崗市興安區(qū)、重慶市梁平區(qū)、滁州市來安縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、甘南合作市
內(nèi)江市資中縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、遼陽市弓長嶺區(qū)、淄博市周村區(qū)、延安市子長市、濱州市鄒平市、荊州市沙市區(qū)、衡陽市南岳區(qū)、營口市老邊區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)
贛州市尋烏縣、遵義市余慶縣、江門市蓬江區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、蘇州市常熟市、大同市平城區(qū)、宜昌市長陽土家族自治縣、錦州市古塔區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)
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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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