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茂名市電白區(qū)、佛山市高明區(qū)、廣西貴港市港南區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、宜昌市宜都市、駐馬店市上蔡縣、常德市武陵區(qū)
海南貴德縣、洛陽市瀍河回族區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、遂寧市射洪市、昆明市西山區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、寧夏固原市隆德縣、滁州市定遠縣、梅州市梅縣區(qū)
儋州市光村鎮(zhèn)、重慶市黔江區(qū)、長治市黎城縣、麗江市華坪縣、清遠市陽山縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)
廣安市廣安區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、大慶市肇州縣、大連市莊河市、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、曲靖市富源縣、漢中市城固縣、蕪湖市無為市
上海市靜安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、長沙市雨花區(qū)、武威市涼州區(qū)、海西蒙古族格爾木市、溫州市平陽縣、北京市通州區(qū)
黃南同仁市、汕頭市金平區(qū)、紹興市越城區(qū)、滁州市瑯琊區(qū)、紅河個舊市、黔南甕安縣、馬鞍山市和縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、沈陽市鐵西區(qū)
臺州市天臺縣、黔南三都水族自治縣、開封市尉氏縣、漯河市舞陽縣、綏化市北林區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、哈爾濱市尚志市、阿壩藏族羌族自治州理縣、德陽市中江縣
曲靖市沾益區(qū)、海南貴德縣、汕尾市城區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、銅仁市思南縣、七臺河市茄子河區(qū)、棗莊市山亭區(qū)
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安順市平壩區(qū)、迪慶香格里拉市、商丘市柘城縣、許昌市襄城縣、遼陽市太子河區(qū)、銅川市王益區(qū)、蘇州市太倉市、宜春市上高縣、周口市太康縣、江門市開平市
萍鄉(xiāng)市蓮花縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、阜新市太平區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、廣西百色市平果市
廣西南寧市良慶區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、江門市鶴山市、寧夏銀川市賀蘭縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)
南昌市青云譜區(qū)、東莞市石龍鎮(zhèn)、甘孜鄉(xiāng)城縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、黃石市黃石港區(qū)、嘉興市平湖市
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漢中市鎮(zhèn)巴縣、紅河開遠市、丹東市振安區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、榆林市定邊縣、文昌市會文鎮(zhèn)、呂梁市交口縣、錦州市凌海市
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0：為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準|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(lǐng)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(lǐng)域覆蓋： 基準測試包含六大核心模塊：金融學術(shù)知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應(yīng)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(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(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，實現(xiàn)了從理論到實踐、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)提供了堅實的基礎(chǔ)。
該基準不僅為金融AI的學術(shù)研究和技術(shù)發(fā)展設(shè)立了新標桿，也為希望在中國市場部署AI應(yīng)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(dǎo)科研方向，促進模型在關(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(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(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(lǐng)域的部分空白，并緊密貼合實際業(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(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，依托上財在金融學科建設(shè)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(fù)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(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準也在籌備建設(shè)中，敬請期待！
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