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淮南市大通區(qū)、大慶市紅崗區(qū)、邵陽(yáng)市綏寧縣、鎮(zhèn)江市丹陽(yáng)市、洛陽(yáng)市洛寧縣、呂梁市交城縣、威海市乳山市








益陽(yáng)市赫山區(qū)、周口市西華縣、濰坊市諸城市、臨汾市永和縣、遼陽(yáng)市燈塔市








西安市臨潼區(qū)、普洱市思茅區(qū)、宜昌市興山縣、潮州市湘橋區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、佳木斯市向陽(yáng)區(qū)、邵陽(yáng)市邵東市、黔南龍里縣








牡丹江市海林市、淄博市高青縣、錦州市黑山縣、遂寧市蓬溪縣、成都市錦江區(qū)、鄭州市二七區(qū)、三明市將樂縣、晉中市左權(quán)縣








駐馬店市平輿縣、黔南三都水族自治縣、臨沂市蘭山區(qū)、紅河石屏縣、伊春市豐林縣








南通市崇川區(qū)、寶雞市岐山縣、綏化市蘭西縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、重慶市墊江縣








廣西南寧市橫州市、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、伊春市大箐山縣、黔東南黎平縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、忻州市忻府區(qū)








平?jīng)鍪袥艽h、重慶市涪陵區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣、吉安市峽江縣、海南貴德縣、忻州市偏關(guān)縣








濱州市惠民縣、滁州市全椒縣、廣西南寧市橫州市、晉城市城區(qū)、廣元市利州區(qū)、廣西桂林市靈川縣、宜賓市翠屏區(qū)、湛江市遂溪縣








上海市黃浦區(qū)、六安市霍山縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、齊齊哈爾市拜泉縣、宜昌市枝江市、金華市武義縣、日照市五蓮縣








白山市臨江市、寶雞市隴縣、福州市晉安區(qū)、南陽(yáng)市方城縣、畢節(jié)市金沙縣、黃山市休寧縣、黔西南安龍縣








鎮(zhèn)江市句容市、呂梁市離石區(qū)、鄭州市中原區(qū)、廣西玉林市福綿區(qū)、重慶市渝中區(qū)








曲靖市沾益區(qū)、臨汾市古縣、大同市云岡區(qū)、重慶市巫溪縣、雅安市滎經(jīng)縣、呂梁市石樓縣








迪慶維西傈僳族自治縣、榆林市靖邊縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、婁底市漣源市、紅河河口瑤族自治縣、南昌市灣里區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、三明市三元區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市








海東市樂都區(qū)、安康市白河縣、衢州市常山縣、廣西百色市田林縣、廣西北海市合浦縣、江門市新會(huì)區(qū)、重慶市巫溪縣、麗水市青田縣、長(zhǎng)春市雙陽(yáng)區(qū)








萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、武漢市江岸區(qū)、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、廣西崇左市天等縣、福州市臺(tái)江區(qū)、綿陽(yáng)市三臺(tái)縣








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南通市崇川區(qū)、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)、雅安市名山區(qū)、文山廣南縣、榆林市佳縣、廣西欽州市欽南區(qū)








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萬(wàn)寧市東澳鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、淄博市周村區(qū)、忻州市代縣、三沙市西沙區(qū)、延邊琿春市、商洛市柞水縣








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廣西河池市南丹縣、福州市羅源縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、阜新市海州區(qū)、大連市旅順口區(qū)、南昌市新建區(qū)








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長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、九江市柴桑區(qū)、三明市大田縣、合肥市包河區(qū)、滁州市鳳陽(yáng)縣








內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、金昌市金川區(qū)、鹽城市濱??h、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、焦作市溫縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)








廣州市越秀區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、長(zhǎng)春市南關(guān)區(qū)、濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)、淄博市淄川區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)








樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、直轄縣天門市、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、廣西北海市銀海區(qū)、福州市閩清縣、三亞市海棠區(qū)、昆明市呈貢區(qū)、黃山市黃山區(qū)、菏澤市東明縣








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上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

近日,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布,正式推出Fin-Eval 6.0評(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)估大型語(yǔ)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(rèn)可的FinEval評(píng)估集進(jìn)行升級(jí),創(chuàng)新性地加入了金融嚴(yán)謹(jǐn)性和金融多模態(tài)兩大維度,總題量超過(guò)16,000道,旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)的迫切需求。

Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括:

??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋: 基準(zhǔn)測(cè)試包含六大核心模塊:金融學(xué)術(shù)知識(shí)、金融行業(yè)理解、金融安全認(rèn)知、金融智能體應(yīng)用、金融多模態(tài)能力與金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試。

??? ?海量高質(zhì)量試題: 超過(guò)16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過(guò)程,旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。

上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

??? ?聚焦前沿: 創(chuàng)新性地引入“金融多模態(tài)能力”、“金融嚴(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”評(píng)估維度,直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

六維評(píng)估矩陣:覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景

Fin-Eval 6.0通過(guò)六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)估的廣度與深度,實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察:

推動(dòng)中國(guó)金融AI邁向新高度

大型語(yǔ)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(xiǎn)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(jiān)實(shí)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(guó)市場(chǎng)部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過(guò)對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)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(jìn)模型在關(guān)鍵金融能力上的突破。

上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

更重要的是,F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評(píng)估與優(yōu)化的研究社區(qū)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過(guò)公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)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(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長(zhǎng)、黨委副書記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示,當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)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(jī)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(jià)值,體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。

測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級(jí)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(píng)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(yán)謹(jǐn)性測(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性;而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入,則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)估體系在該領(lǐng)域的部分空白,并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求,具有重要意義。另一方面,F(xiàn)in-Eval 6.0對(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展,使得整個(gè)評(píng)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(lái),上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)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(píng)測(cè)等維度。在安全層面,將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)框架,抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面,依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢(shì),研究團(tuán)隊(duì)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(cè)試集,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí),在“智能體元年”的背景下,有關(guān)金融智能體的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請(qǐng)期待!

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