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廣西梧州市藤縣、本溪市南芬區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、岳陽市云溪區(qū)、許昌市魏都區(qū)、揚州市儀征市、洛陽市西工區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)
寧夏銀川市金鳳區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、錦州市凌河區(qū)、濟南市平陰縣、青島市市南區(qū)、昆明市宜良縣
大連市瓦房店市、天津市北辰區(qū)、大連市莊河市、溫州市龍港市、巴中市平昌縣、池州市石臺縣、吉林市永吉縣、東莞市萬江街道、廣西河池市金城江區(qū)
鞍山市臺安縣、廣州市黃埔區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、天津市河西區(qū)、懷化市洪江市、廣州市從化區(qū)、福州市臺江區(qū)、吉安市萬安縣、益陽市資陽區(qū)
晉中市太谷區(qū)、昆明市五華區(qū)、淮安市金湖縣、荊門市掇刀區(qū)、贛州市尋烏縣
安康市漢陰縣、鶴崗市南山區(qū)、徐州市豐縣、福州市馬尾區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、上饒市德興市、黑河市孫吳縣、保山市龍陵縣
菏澤市鄄城縣、保山市施甸縣、洛陽市欒川縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、溫州市龍灣區(qū)、南平市邵武市、南昌市新建區(qū)、昭通市鹽津縣、甘孜新龍縣、長春市南關區(qū)
廣安市鄰水縣、泉州市石獅市、定安縣黃竹鎮(zhèn)、遼源市東遼縣、廣西桂林市象山區(qū)、湘西州瀘溪縣、天水市清水縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、荊州市石首市
儋州市木棠鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、沈陽市蘇家屯區(qū)、酒泉市肅州區(qū)、平頂山市寶豐縣、四平市鐵西區(qū)、湘潭市韶山市、惠州市博羅縣、江門市臺山市
南京市高淳區(qū)、衡陽市石鼓區(qū)、四平市鐵東區(qū)、北京市昌平區(qū)、廣西桂林市永?？h
清遠市清城區(qū)、宜賓市江安縣、晉中市太谷區(qū)、揭陽市揭西縣、滁州市全椒縣、洛陽市汝陽縣、白山市靖宇縣、焦作市馬村區(qū)、海東市互助土族自治縣、廣元市朝天區(qū)
蘇州市常熟市、佛山市禪城區(qū)、儋州市光村鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣、鷹潭市月湖區(qū)、許昌市長葛市
畢節(jié)市納雍縣、伊春市烏翠區(qū)、雞西市虎林市、蘭州市皋蘭縣、宜賓市敘州區(qū)
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甘孜道孚縣、廣西玉林市北流市、岳陽市岳陽縣、哈爾濱市平房區(qū)、楚雄楚雄市、淄博市淄川區(qū)、忻州市保德縣、黔南羅甸縣
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巴中市恩陽區(qū)、廣西梧州市岑溪市、洛陽市偃師區(qū)、懷化市芷江侗族自治縣、漳州市薌城區(qū)、鐵嶺市開原市
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甘南碌曲縣、六安市金寨縣、衡陽市南岳區(qū)、永州市新田縣、綿陽市三臺縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、廈門市集美區(qū)、綏化市蘭西縣、周口市商水縣
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臨汾市鄉(xiāng)寧縣、潮州市饒平縣、上饒市廣豐區(qū)、寶雞市千陽縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、綿陽市鹽亭縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、懷化市會同縣
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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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