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雙鴨山市友誼縣、臨汾市襄汾縣、重慶市南岸區(qū)、楚雄祿豐市、儋州市大成鎮(zhèn)、隴南市宕昌縣、濟南市歷下區(qū)、榆林市橫山區(qū)、北京市石景山區(qū)、瀘州市納溪區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、常德市武陵區(qū)、常德市桃源縣、昆明市晉寧區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、丹東市元寶區(qū)、呂梁市交城縣、德州市德城區(qū)
東莞市常平鎮(zhèn)、慶陽市西峰區(qū)、南通市如皋市、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、宜昌市宜都市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、蘇州市吳江區(qū)、武威市民勤縣
龍巖市武平縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、上饒市鄱陽縣、廣西桂林市永?？h、廣西南寧市邕寧區(qū)、懷化市芷江侗族自治縣、南平市順昌縣、牡丹江市林口縣
黃山市休寧縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、樂山市井研縣、洛陽市澗西區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、德州市德城區(qū)、淮安市金湖縣、鄂州市梁子湖區(qū)、江門市恩平市、沈陽市康平縣
吉林市永吉縣、商洛市洛南縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、沈陽市皇姑區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、廣州市從化區(qū)、青島市即墨區(qū)、東營市墾利區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、吉安市峽江縣
哈爾濱市賓縣、眉山市青神縣、三明市泰寧縣、長沙市望城區(qū)、天水市麥積區(qū)、青島市平度市、汕尾市陸豐市
內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、徐州市云龍區(qū)、蚌埠市五河縣、天水市張家川回族自治縣、咸寧市咸安區(qū)、六盤水市盤州市、迪慶維西傈僳族自治縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、青島市市北區(qū)
葫蘆島市綏中縣、開封市尉氏縣、營口市老邊區(qū)、重慶市酉陽縣、潮州市饒平縣、濰坊市高密市、廣西南寧市青秀區(qū)、文山富寧縣、德陽市什邡市、海東市平安區(qū)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、安陽市滑縣、德陽市廣漢市、自貢市沿灘區(qū)、銅川市印臺區(qū)、東莞市東城街道、內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、重慶市涪陵區(qū)
駐馬店市遂平縣、漳州市云霄縣、三明市沙縣區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、楚雄元謀縣、廣西百色市德保縣、昭通市鹽津縣
周口市太康縣、濰坊市昌樂縣、韶關市曲江區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、畢節(jié)市金沙縣、淄博市張店區(qū)、涼山雷波縣、廣西百色市右江區(qū)、昆明市安寧市、淮安市盱眙縣
焦作市馬村區(qū)、阜陽市太和縣、衢州市柯城區(qū)、呂梁市中陽縣、日照市嵐山區(qū)、吉安市青原區(qū)、北京市大興區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、濰坊市昌邑市、四平市雙遼市
深圳市龍崗區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、清遠市連南瑤族自治縣、平頂山市葉縣、咸寧市咸安區(qū)、成都市青白江區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、文昌市文教鎮(zhèn)、廣西崇左市大新縣、吉安市井岡山市
白銀市景泰縣、郴州市汝城縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、平頂山市郟縣、樂山市沐川縣
昆明市祿勸彝族苗族自治縣、果洛瑪沁縣、畢節(jié)市七星關區(qū)、上海市松江區(qū)、九江市永修縣、惠州市惠東縣
茂名市信宜市、臨沂市臨沭縣、達州市萬源市、海東市平安區(qū)、晉城市陽城縣、隴南市武都區(qū)、忻州市忻府區(qū)、南京市鼓樓區(qū)
上海市黃浦區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、海南興?？h、綿陽市江油市、常德市臨澧縣
忻州市偏關縣、商洛市山陽縣、寧波市寧?？h、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、寶雞市眉縣、常州市天寧區(qū)、馬鞍山市當涂縣
阿壩藏族羌族自治州茂縣、阿壩藏族羌族自治州阿壩縣、南陽市唐河縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、贛州市贛縣區(qū)、咸陽市楊陵區(qū)、昭通市鹽津縣、貴陽市觀山湖區(qū)
廣西欽州市靈山縣、溫州市泰順縣、陽江市陽東區(qū)、咸陽市永壽縣、甘南瑪曲縣、成都市簡陽市、邵陽市雙清區(qū)、杭州市西湖區(qū)、玉溪市易門縣
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大同市平城區(qū)、眉山市青神縣、宜春市上高縣、商丘市夏邑縣、樂山市馬邊彝族自治縣、安順市西秀區(qū)、上海市徐匯區(qū)、榆林市綏德縣
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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(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(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(gòu)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(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(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(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。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(gòu)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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