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中山市東升鎮(zhèn)、池州市貴池區(qū)、菏澤市鄆城縣、岳陽市臨湘市、滁州市全椒縣
曲靖市富源縣、蘇州市相城區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、松原市寧江區(qū)、通化市輝南縣、北京市東城區(qū)、資陽市樂至縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、江門市蓬江區(qū)、淮北市杜集區(qū)
廣西河池市東蘭縣、佛山市禪城區(qū)、雙鴨山市嶺東區(qū)、濰坊市奎文區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣
嘉興市秀洲區(qū)、天津市東麗區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、雙鴨山市寶山區(qū)、濟(jì)寧市泗水縣、宜春市奉新縣、上饒市弋陽縣、安慶市迎江區(qū)、宜春市高安市、大同市陽高縣
長春市雙陽區(qū)、邵陽市新寧縣、成都市新津區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)
屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣、洛陽市汝陽縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、廣西崇左市憑祥市
吉安市峽江縣、甘孜道孚縣、周口市扶溝縣、北京市西城區(qū)、廣西貴港市覃塘區(qū)、安陽市文峰區(qū)
長治市襄垣縣、濟(jì)寧市鄒城市、泰州市海陵區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、平頂山市葉縣、吉林市昌邑區(qū)、長治市沁源縣、貴陽市修文縣
梅州市平遠(yuǎn)縣、濱州市無棣縣、泉州市金門縣、青島市平度市、泉州市石獅市、南昌市西湖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、伊春市伊美區(qū)、玉樹治多縣、涼山甘洛縣
恩施州巴東縣、北京市通州區(qū)、南陽市淅川縣、昭通市威信縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、遼陽市遼陽縣
金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、大連市中山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、黔東南黃平縣、文昌市東郊鎮(zhèn)
郴州市嘉禾縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、湘潭市湘潭縣、重慶市石柱土家族自治縣、葫蘆島市建昌縣
玉溪市紅塔區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、新鄉(xiāng)市輝縣市、朔州市右玉縣、三門峽市陜州區(qū)、酒泉市肅州區(qū)、安順市平壩區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)
邵陽市大祥區(qū)、平?jīng)鍪谐缧趴h、海東市循化撒拉族自治縣、黔南獨(dú)山縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、贛州市石城縣、廣西桂林市興安縣
呂梁市中陽縣、東方市感城鎮(zhèn)、常州市新北區(qū)、榆林市府谷縣、涼山木里藏族自治縣、韶關(guān)市新豐縣、中山市中山港街道、漳州市長泰區(qū)、無錫市錫山區(qū)、廣西桂林市荔浦市
濱州市陽信縣、婁底市冷水江市、寧波市慈溪市、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市蘭山區(qū)、淄博市高青縣、玉樹曲麻萊縣
漳州市龍海區(qū)、揚(yáng)州市儀征市、撫州市南豐縣、松原市寧江區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、銅陵市樅陽縣、衡陽市衡東縣、曲靖市會澤縣
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、海東市樂都區(qū)、金昌市金川區(qū)、婁底市新化縣、白山市臨江市、洛陽市瀍河回族區(qū)、廣西桂林市灌陽縣
福州市福清市、中山市三角鎮(zhèn)、大理巍山彝族回族自治縣、麗江市古城區(qū)、平頂山市新華區(qū)、上饒市鉛山縣、商丘市柘城縣
南京市浦口區(qū)、延邊安圖縣、廣西欽州市欽北區(qū)、九江市湖口縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、福州市鼓樓區(qū)、威海市文登區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
重慶市萬州區(qū)、撫州市廣昌縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、迪慶德欽縣、聊城市冠縣、大慶市肇州縣、廣州市從化區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、漢中市城固縣
天津市東麗區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、阜陽市潁泉區(qū)、撫州市金溪縣、上饒市余干縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)、合肥市包河區(qū)、甘南卓尼縣、遼源市西安區(qū)、雞西市麻山區(qū)
河源市和平縣、綏化市安達(dá)市、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、蘇州市虎丘區(qū)、延安市吳起縣、鶴壁市淇縣、廣西柳州市柳南區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、大連市甘井子區(qū)
白城市洮南市、德陽市綿竹市、定西市臨洮縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、海北門源回族自治縣、綏化市海倫市、延邊龍井市、廣西南寧市賓陽縣、上海市楊浦區(qū)
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
西安市鄠邑區(qū)、中山市坦洲鎮(zhèn)、三亞市吉陽區(qū)、茂名市高州市、贛州市尋烏縣、長沙市芙蓉區(qū)
贛州市龍南市、上饒市玉山縣、中山市西區(qū)街道、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市
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無錫市宜興市、延安市宜川縣、益陽市安化縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、儋州市光村鎮(zhèn)
昆明市尋甸回族彝族自治縣、廣西崇左市江州區(qū)、三門峽市義馬市、黃石市大冶市、懷化市鶴城區(qū)、濰坊市臨朐縣
湘西州花垣縣、玉樹雜多縣、遵義市習(xí)水縣、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、佛山市禪城區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)
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屯昌縣屯城鎮(zhèn)、菏澤市定陶區(qū)、荊門市鐘祥市、眉山市仁壽縣、運(yùn)城市臨猗縣、榆林市米脂縣、隴南市西和縣
廣西桂林市永?？h、濟(jì)南市天橋區(qū)、延安市洛川縣、榆林市吳堡縣、池州市東至縣、中山市神灣鎮(zhèn)、宜春市萬載縣
寧德市古田縣、駐馬店市遂平縣、重慶市梁平區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、安陽市滑縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、南昌市安義縣、安康市嵐皋縣、臨汾市古縣、常德市澧縣
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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(shí)驗(yàn)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(diǎn)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(shí)的金融工作場景與決策過程，旨在全方位檢驗(yàn)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(diǎn)與難點(diǎn)。
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(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)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(shí)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(duì)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(shí)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(duì)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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