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恩施州巴東縣、朔州市山陰縣、本溪市溪湖區(qū)、贛州市安遠縣、樂山市夾江縣、丹東市東港市、三亞市海棠區(qū)、昭通市巧家縣
株洲市炎陵縣、成都市青白江區(qū)、雅安市寶興縣、六安市金安區(qū)、聊城市茌平區(qū)、北京市石景山區(qū)、保山市施甸縣、瀘州市敘永縣、聊城市冠縣
黃岡市羅田縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、廣西梧州市萬秀區(qū)、東莞市南城街道、綿陽市安州區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)
內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、大同市云岡區(qū)、遵義市正安縣、儋州市那大鎮(zhèn)、東方市江邊鄉(xiāng)、渭南市潼關縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、阜新市阜新蒙古族自治縣、煙臺市棲霞市
濟南市天橋區(qū)、廣西桂林市平樂縣、青島市市北區(qū)、永州市零陵區(qū)、三沙市西沙區(qū)、常州市天寧區(qū)、玉樹囊謙縣、郴州市汝城縣
金華市浦江縣、鎮(zhèn)江市句容市、汕頭市濠江區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、張掖市甘州區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、河源市龍川縣、成都市邛崍市
信陽市羅山縣、武漢市蔡甸區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、徐州市賈汪區(qū)、黔南羅甸縣、長治市平順縣、福州市馬尾區(qū)
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關市曲江區(qū)
黔西南普安縣、呂梁市臨縣、綿陽市江油市、玉溪市江川區(qū)、南通市通州區(qū)
遂寧市安居區(qū)、榆林市神木市、寶雞市麟游縣、廣西桂林市資源縣、屯昌縣楓木鎮(zhèn)、德州市臨邑縣、廣西桂林市平樂縣、揚州市高郵市
昆明市富民縣、成都市武侯區(qū)、雞西市雞東縣、韶關市仁化縣、海西蒙古族天峻縣
漢中市留壩縣、荊州市石首市、三明市清流縣、呂梁市柳林縣、瀘州市敘永縣、海東市循化撒拉族自治縣、黃山市黟縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、瓊海市中原鎮(zhèn)
惠州市惠城區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西玉林市玉州區(qū)、馬鞍山市當涂縣、西雙版納景洪市、臨高縣和舍鎮(zhèn)、宜春市宜豐縣
臨汾市堯都區(qū)、淮南市田家庵區(qū)、重慶市武隆區(qū)、連云港市連云區(qū)、北京市懷柔區(qū)、晉城市高平市、天津市和平區(qū)
黔東南丹寨縣、九江市彭澤縣、南陽市社旗縣、臨汾市隰縣、成都市都江堰市、佳木斯市湯原縣、鞍山市鐵西區(qū)、沈陽市渾南區(qū)
武漢市漢陽區(qū)、漯河市郾城區(qū)、威海市環(huán)翠區(qū)、南昌市灣里區(qū)、自貢市大安區(qū)、運城市稷山縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、東方市三家鎮(zhèn)、涼山西昌市
永州市新田縣、紅河河口瑤族自治縣、泉州市永春縣、重慶市璧山區(qū)、廣西賀州市昭平縣、本溪市桓仁滿族自治縣、曲靖市師宗縣、延邊和龍市、達州市開江縣
襄陽市?？悼h、太原市婁煩縣、廣元市朝天區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、臨夏永靖縣
鶴崗市蘿北縣、三明市明溪縣、十堰市丹江口市、遼源市龍山區(qū)、文昌市重興鎮(zhèn)
文昌市東閣鎮(zhèn)、漳州市長泰區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、安陽市龍安區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)、三門峽市盧氏縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、蚌埠市龍子湖區(qū)
齊齊哈爾市甘南縣、九江市修水縣、信陽市光山縣、遼源市西安區(qū)、九江市德安縣、廣西崇左市寧明縣、西寧市湟源縣、忻州市保德縣
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
南充市營山縣、珠海市金灣區(qū)、長春市雙陽區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臺州市椒江區(qū)
通化市集安市、定西市渭源縣、連云港市連云區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、煙臺市萊山區(qū)、溫州市文成縣、廣西貴港市覃塘區(qū)
廣西河池市鳳山縣、廣西玉林市興業(yè)縣、曲靖市富源縣、運城市萬榮縣、甘孜九龍縣
漳州市漳浦縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、佳木斯市湯原縣、延安市延川縣、煙臺市招遠市
牡丹江市寧安市、蚌埠市五河縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、荊門市京山市、六安市舒城縣、日照市東港區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、蘇州市常熟市、平頂山市石龍區(qū)、鐵嶺市清河區(qū)
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臨滄市滄源佤族自治縣、洛陽市欒川縣、綏化市明水縣、長治市沁源縣、畢節(jié)市納雍縣、甘孜色達縣、呂梁市離石區(qū)、蘭州市永登縣、景德鎮(zhèn)市浮梁縣
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三沙市南沙區(qū)、長春市九臺區(qū)、鞍山市海城市、三明市泰寧縣、太原市晉源區(qū)、三明市永安市、雙鴨山市嶺東區(qū)
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上海財經(jīng)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(jīng)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(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(jīng)濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經(jīng)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(jīng)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(jīng)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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