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鶴崗市綏濱縣、湘西州古丈縣、營口市西市區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、邵陽市新寧縣、岳陽市平江縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)
衡陽市衡陽縣、江門市江海區(qū)、龍巖市上杭縣、洛陽市老城區(qū)、西雙版納勐臘縣
廣西梧州市岑溪市、濰坊市臨朐縣、淮南市鳳臺縣、三亞市吉陽區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、黃岡市英山縣、廣州市增城區(qū)、西寧市城東區(qū)、陽江市陽東區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、北京市懷柔區(qū)
東莞市東城街道、成都市彭州市、鹽城市大豐區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、瀘州市瀘縣、本溪市平山區(qū)
伊春市大箐山縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、白山市臨江市、普洱市墨江哈尼族自治縣、臨沂市郯城縣
許昌市長葛市、南陽市宛城區(qū)、榆林市府谷縣、鞍山市立山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣安市武勝縣、張掖市山丹縣、漳州市南靖縣、阜陽市太和縣
屯昌縣南呂鎮(zhèn)、宿遷市宿豫區(qū)、大理南澗彝族自治縣、松原市寧江區(qū)、黔東南從江縣、東莞市東城街道、溫州市鹿城區(qū)、鄭州市鞏義市、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)
清遠市連南瑤族自治縣、鶴壁市淇濱區(qū)、武威市天祝藏族自治縣、平頂山市寶豐縣、畢節(jié)市七星關區(qū)、東方市四更鎮(zhèn)
楚雄永仁縣、南陽市桐柏縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、北京市東城區(qū)、撫州市黎川縣
蘇州市昆山市、廣西貴港市港南區(qū)、宜春市奉新縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、白銀市會寧縣、榆林市吳堡縣、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)
甘孜九龍縣、綿陽市北川羌族自治縣、上海市崇明區(qū)、濱州市博興縣、衡陽市石鼓區(qū)、運城市夏縣、淮南市潘集區(qū)、岳陽市岳陽樓區(qū)、平頂山市寶豐縣
大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、中山市南區(qū)街道、武威市天祝藏族自治縣、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣
黔南福泉市、邵陽市武岡市、錦州市北鎮(zhèn)市、青島市即墨區(qū)、黃山市祁門縣、遼陽市遼陽縣、武漢市漢南區(qū)、大慶市紅崗區(qū)
鄭州市新密市、畢節(jié)市織金縣、慶陽市華池縣、丹東市寬甸滿族自治縣、大同市平城區(qū)、十堰市竹山縣、晉中市太谷區(qū)、涼山會理市、濱州市惠民縣
贛州市安遠縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、蘭州市紅古區(qū)、廣西百色市凌云縣、武漢市漢陽區(qū)、寧波市慈溪市、武漢市江夏區(qū)、北京市密云區(qū)
楚雄永仁縣、佛山市高明區(qū)、朔州市應縣、廣元市蒼溪縣、贛州市于都縣、海北剛察縣
焦作市孟州市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、海北祁連縣、臨汾市堯都區(qū)、運城市平陸縣、鹽城市響水縣、邵陽市洞口縣、佳木斯市前進區(qū)、三明市沙縣區(qū)
鶴崗市蘿北縣、黃岡市黃梅縣、廣元市利州區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、平頂山市寶豐縣
漢中市佛坪縣、南平市浦城縣、東莞市企石鎮(zhèn)、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、臨滄市鳳慶縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、昭通市綏江縣、錦州市古塔區(qū)
廣西賀州市鐘山縣、儋州市中和鎮(zhèn)、本溪市南芬區(qū)、廣西來賓市武宣縣、慶陽市華池縣、宜賓市高縣、菏澤市鄆城縣
佛山市順德區(qū)、大理鶴慶縣、寧夏吳忠市同心縣、福州市長樂區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、紅河綠春縣、襄陽市老河口市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)
滁州市定遠縣、咸陽市武功縣、陽泉市礦區(qū)、贛州市信豐縣、泉州市惠安縣、天津市東麗區(qū)、威海市文登區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、河源市源城區(qū)
東營市利津縣、呂梁市汾陽市、蕪湖市無為市、濱州市沾化區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗
新余市渝水區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、天津市河北區(qū)、莆田市涵江區(qū)、廣西桂林市雁山區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、丹東市寬甸滿族自治縣
南京市江寧區(qū)、重慶市武隆區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、營口市老邊區(qū)、漢中市城固縣、宜昌市長陽土家族自治縣、榆林市定邊縣
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北京市大興區(qū)、廣元市朝天區(qū)、南京市浦口區(qū)、天津市東麗區(qū)、長春市雙陽區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)
蕪湖市鏡湖區(qū)、黔東南凱里市、撫州市南城縣、達州市宣漢縣、九江市彭澤縣、成都市都江堰市、中山市南朗鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)、南通市崇川區(qū)、湛江市雷州市
忻州市神池縣、衡陽市石鼓區(qū)、榆林市清澗縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、隴南市禮縣
安康市漢陰縣、黔東南天柱縣、日照市五蓮縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、湘西州吉首市
福州市鼓樓區(qū)、廣西貴港市桂平市、大同市云州區(qū)、宣城市涇縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、北京市平谷區(qū)、株洲市石峰區(qū)
宣城市旌德縣、黔東南臺江縣、昭通市水富市、合肥市肥東縣、吉安市青原區(qū)、昭通市魯?shù)榭h、朔州市山陰縣
株洲市茶陵縣、福州市馬尾區(qū)、海東市循化撒拉族自治縣、商丘市寧陵縣、雙鴨山市友誼縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、湖州市長興縣、綏化市明水縣、蘭州市皋蘭縣
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大理鶴慶縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、甘南迭部縣、云浮市云安區(qū)
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文昌市潭牛鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣、海西蒙古族格爾木市、遼源市龍山區(qū)、湘西州永順縣、寧夏吳忠市青銅峽市、丹東市寬甸滿族自治縣
三門峽市湖濱區(qū)、郴州市嘉禾縣、廣西百色市田陽區(qū)、重慶市武隆區(qū)、長治市上黨區(qū)、黃山市黟縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、涼山美姑縣
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涼山寧南縣、常州市金壇區(qū)、吉林市蛟河市、泉州市南安市、寶雞市眉縣
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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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