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株洲市茶陵縣、遼源市東遼縣、安順市平壩區(qū)、南昌市新建區(qū)、鶴崗市綏濱縣、朝陽市龍城區(qū)、九江市柴桑區(qū)、商丘市睢縣
樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、漢中市南鄭區(qū)、新余市渝水區(qū)、大連市沙河口區(qū)
金昌市金川區(qū)、焦作市山陽區(qū)、廣西玉林市陸川縣、黃南河南蒙古族自治縣、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、梅州市蕉嶺縣
張掖市臨澤縣、天津市寶坻區(qū)、淮北市烈山區(qū)、連云港市連云區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、晉中市左權(quán)縣、文昌市重興鎮(zhèn)、咸陽市秦都區(qū)
伊春市鐵力市、宜昌市當(dāng)陽市、撫州市黎川縣、葫蘆島市南票區(qū)、黔東南凱里市、大同市平城區(qū)、焦作市解放區(qū)、鶴壁市浚縣、上海市普陀區(qū)
南充市儀隴縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、漳州市云霄縣、臨汾市霍州市、焦作市解放區(qū)
佳木斯市富錦市、襄陽市南漳縣、南通市啟東市、白山市江源區(qū)、南平市延平區(qū)、屯昌縣南坤鎮(zhèn)、鄭州市新鄭市
徐州市鼓樓區(qū)、張家界市永定區(qū)、東營市東營區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、阜陽市潁東區(qū)、黔東南岑鞏縣
安康市旬陽市、連云港市東??h、涼山冕寧縣、駐馬店市驛城區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、甘孜雅江縣
嘉興市海鹽縣、黔南獨山縣、合肥市肥西縣、三沙市西沙區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、三明市明溪縣、廣西柳州市鹿寨縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣
上饒市廣信區(qū)、文昌市東郊鎮(zhèn)、曲靖市沾益區(qū)、大理洱源縣、海南興海縣、淄博市博山區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
永州市新田縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、平頂山市魯山縣、玉溪市新平彝族傣族自治縣、儋州市新州鎮(zhèn)、淄博市臨淄區(qū)、內(nèi)江市東興區(qū)
廣西欽州市欽北區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、廣州市白云區(qū)、黔南惠水縣、伊春市大箐山縣、樂山市夾江縣、廣西北海市合浦縣、樂山市市中區(qū)、合肥市肥西縣
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
懷化市沅陵縣、大理云龍縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、黃岡市英山縣、玉樹稱多縣、運城市絳縣、畢節(jié)市織金縣、齊齊哈爾市克山縣、荊州市江陵縣
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南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、三明市永安市、南昌市青山湖區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、鹽城市東臺市
楚雄永仁縣、南陽市臥龍區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、海南共和縣、十堰市丹江口市、菏澤市定陶區(qū)
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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)前沿人工智能實驗室宣布,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(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(dāng)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(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)險的嚴謹評估,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(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。
測評團隊負責(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(dāng)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(zhǔn)測試進行了整合與拓展,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(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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