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安慶市迎江區(qū)、濟源市市轄區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、瀘州市瀘縣、肇慶市高要區(qū)、涼山布拖縣、十堰市茅箭區(qū)、瀘州市合江縣、遼源市龍山區(qū)、重慶市九龍坡區(qū)
寶雞市鳳縣、樂山市峨邊彝族自治縣、貴陽市南明區(qū)、金華市武義縣、溫州市龍灣區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)、贛州市章貢區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)
內蒙古包頭市固陽縣、五指山市通什、黃岡市麻城市、鐵嶺市西豐縣、安康市漢濱區(qū)、雞西市虎林市、嘉興市桐鄉(xiāng)市、邵陽市武岡市、臨高縣和舍鎮(zhèn)
南京市棲霞區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西河池市鳳山縣、海東市化隆回族自治縣、清遠市清城區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、樂山市金口河區(qū)、陽江市江城區(qū)
通化市輝南縣、臺州市三門縣、中山市南區(qū)街道、佛山市禪城區(qū)、舟山市岱山縣、平涼市涇川縣、襄陽市棗陽市
果洛達日縣、黔南長順縣、懷化市洪江市、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、茂名市化州市、南昌市青山湖區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、徐州市沛縣、綿陽市鹽亭縣
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東莞市虎門鎮(zhèn)、蘭州市城關區(qū)、淮安市金湖縣、黃南尖扎縣、漯河市舞陽縣、商丘市睢縣、鹽城市建湖縣、吉安市永新縣、阜新市新邱區(qū)、重慶市秀山縣
廣西貴港市平南縣、平涼市靈臺縣、遂寧市安居區(qū)、通化市集安市、清遠市連山壯族瑤族自治縣、淮北市濉溪縣、內蒙古赤峰市林西縣、臨滄市滄源佤族自治縣、株洲市攸縣、巴中市通江縣
遵義市正安縣、宜春市上高縣、內蒙古赤峰市紅山區(qū)、伊春市豐林縣、昭通市鹽津縣、重慶市榮昌區(qū)、渭南市澄城縣、煙臺市萊陽市
昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、海南貴德縣、甘孜得榮縣、漢中市略陽縣、龍巖市永定區(qū)、西安市臨潼區(qū)
天水市秦安縣、臨汾市曲沃縣、吉安市井岡山市、鶴壁市山城區(qū)、韶關市始興縣、?？谑旋埲A區(qū)
廣西崇左市天等縣、南京市高淳區(qū)、海北祁連縣、衢州市開化縣、長沙市天心區(qū)、濮陽市南樂縣
哈爾濱市道外區(qū)、揚州市高郵市、七臺河市桃山區(qū)、溫州市文成縣、商丘市睢陽區(qū)
重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、內蒙古興安盟扎賚特旗
蘭州市皋蘭縣、臨夏廣河縣、吉安市安?？h、沈陽市渾南區(qū)、西安市新城區(qū)、無錫市惠山區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、龍巖市連城縣、洛陽市老城區(qū)
白銀市靖遠縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、長治市潞州區(qū)、遼源市西安區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、惠州市博羅縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣
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上海財經大學發(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)性基準數據集。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。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。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)及產業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數據集，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)的數字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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，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、上海財經大學統(tǒng)計與數據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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