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涼山昭覺縣、渭南市臨渭區(qū)、昭通市鹽津縣、中山市西區(qū)街道、牡丹江市陽明區(qū)、廈門市集美區(qū)、丹東市振安區(qū)
佳木斯市富錦市、甘孜德格縣、黃南澤庫縣、重慶市南川區(qū)、黔西南安龍縣、湛江市麻章區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、果洛班瑪縣
重慶市大足區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、天津市北辰區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、宜昌市枝江市
玉溪市江川區(qū)、洛陽市嵩縣、甘南瑪曲縣、東方市板橋鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、徐州市豐縣、天水市武山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、撫州市金溪縣
資陽市樂至縣、定安縣富文鎮(zhèn)、寧夏固原市彭陽縣、廣西南寧市橫州市、婁底市漣源市、張掖市甘州區(qū)、佛山市禪城區(qū)、樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、安慶市桐城市
沈陽市遼中區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、長春市榆樹市、忻州市五臺縣、洛陽市汝陽縣
荊門市東寶區(qū)、海西蒙古族德令哈市、洛陽市伊川縣、安康市漢陰縣、哈爾濱市道里區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、上饒市弋陽縣、廣西南寧市武鳴區(qū)
廣西欽州市靈山縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、十堰市鄖西縣、廣西防城港市防城區(qū)、平頂山市魯山縣、丹東市寬甸滿族自治縣
南昌市新建區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、南京市雨花臺區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、牡丹江市海林市、榆林市米脂縣
鄭州市中牟縣、廣西崇左市江州區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、揭陽市普寧市、金昌市永昌縣
慶陽市鎮(zhèn)原縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、銅陵市義安區(qū)、保山市騰沖市、海西蒙古族天峻縣
吉林市舒蘭市、鎮(zhèn)江市句容市、甘南臨潭縣、昆明市呈貢區(qū)、汕頭市潮陽區(qū)、安順市普定縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
清遠市連州市、東莞市長安鎮(zhèn)、安康市嵐皋縣、朔州市應(yīng)縣、廣西崇左市天等縣、湘西州永順縣、牡丹江市東寧市、渭南市臨渭區(qū)
寶雞市太白縣、南京市棲霞區(qū)、廣西柳州市融安縣、撫州市南城縣、漳州市長泰區(qū)、渭南市華州區(qū)、惠州市龍門縣、武威市涼州區(qū)
攀枝花市鹽邊縣、紹興市諸暨市、嘉興市秀洲區(qū)、成都市新津區(qū)、江門市臺山市、梅州市梅縣區(qū)
吉安市吉安縣、南充市閬中市、張家界市慈利縣、懷化市溆浦縣、咸陽市楊陵區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、楚雄雙柏縣、三門峽市陜州區(qū)
新鄉(xiāng)市延津縣、開封市通許縣、陽江市陽春市、臨沂市臨沭縣、開封市鼓樓區(qū)、青島市黃島區(qū)
定西市漳縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、六盤水市六枝特區(qū)、清遠市連山壯族瑤族自治縣、廣西河池市南丹縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、吉安市青原區(qū)
鄭州市新密市、大慶市龍鳳區(qū)、延安市延川縣、鐵嶺市西豐縣、上海市金山區(qū)、貴陽市開陽縣、贛州市定南縣
鄭州市新密市、贛州市定南縣、曲靖市師宗縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、三明市泰寧縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、南平市延平區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣
東莞市望牛墩鎮(zhèn)、福州市福清市、昆明市官渡區(qū)、滁州市天長市、南京市玄武區(qū)、四平市梨樹縣、黔南羅甸縣、錦州市北鎮(zhèn)市
贛州市石城縣、遼陽市文圣區(qū)、泰安市東平縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、合肥市肥西縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、佛山市順德區(qū)、天水市麥積區(qū)、咸陽市渭城區(qū)
焦作市沁陽市、重慶市渝中區(qū)、甘孜甘孜縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、玉樹曲麻萊縣、長春市雙陽區(qū)、廣西欽州市欽北區(qū)、資陽市安岳縣、瀘州市龍馬潭區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、儋州市中和鎮(zhèn)、淮北市杜集區(qū)、六盤水市盤州市、阜新市阜新蒙古族自治縣、臨滄市鳳慶縣、咸寧市通城縣、寧夏銀川市興慶區(qū)、臨沂市蘭陵縣
資陽市雁江區(qū)、杭州市西湖區(qū)、上海市寶山區(qū)、沈陽市大東區(qū)、呂梁市方山縣、錦州市凌海市、黔南龍里縣、寧夏石嘴山市平羅縣、合肥市廬陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
雞西市雞東縣、西安市長安區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)、阜新市彰武縣、文昌市東路鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)
撫順市新賓滿族自治縣、鞍山市臺安縣、雞西市恒山區(qū)、三明市尤溪縣、濰坊市濰城區(qū)、長春市綠園區(qū)
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廣西桂林市秀峰區(qū)、玉溪市易門縣、馬鞍山市和縣、雅安市天全縣、濱州市鄒平市
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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|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。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(xué)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(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(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)險的嚴謹評估，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(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。
測評團隊負責(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(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(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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