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三門峽市陜州區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、泉州市金門縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、大慶市大同區(qū)、常德市漢壽縣、定西市漳縣、涼山寧南縣
梅州市梅縣區(qū)、邵陽市新寧縣、銅仁市碧江區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、大連市長??h、韶關(guān)市曲江區(qū)
黃山市休寧縣、瓊海市陽江鎮(zhèn)、樂山市井研縣、洛陽市澗西區(qū)、蘭州市紅古區(qū)、德州市德城區(qū)、淮安市金湖縣、鄂州市梁子湖區(qū)、江門市恩平市、沈陽市康平縣
安康市寧陜縣、樂山市夾江縣、德州市德城區(qū)、肇慶市端州區(qū)、內(nèi)江市資中縣
呂梁市交口縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、重慶市開州區(qū)、延邊汪清縣、荊州市洪湖市
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??h、淄博市博山區(qū)、酒泉市肅州區(qū)
銅仁市萬山區(qū)、廣西百色市德保縣、三亞市吉陽區(qū)、綏化市綏棱縣、重慶市璧山區(qū)、達州市萬源市、玉溪市澄江市、重慶市綦江區(qū)、荊州市荊州區(qū)
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
臨夏臨夏市、伊春市湯旺縣、濟南市平陰縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、咸寧市咸安區(qū)、沈陽市沈北新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣
肇慶市廣寧縣、重慶市永川區(qū)、黔南都勻市、萍鄉(xiāng)市上栗縣、濟寧市汶上縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)、渭南市華陰市、佳木斯市同江市、撫州市宜黃縣、洛陽市老城區(qū)
伊春市豐林縣、黃山市屯溪區(qū)、廈門市集美區(qū)、焦作市溫縣、宣城市廣德市
銅仁市松桃苗族自治縣、宿州市埇橋區(qū)、莆田市涵江區(qū)、亳州市譙城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、渭南市蒲城縣、焦作市沁陽市、瓊海市石壁鎮(zhèn)
昭通市魯?shù)榭h、九江市共青城市、黑河市孫吳縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、果洛瑪多縣、太原市杏花嶺區(qū)、普洱市瀾滄拉祜族自治縣
太原市晉源區(qū)、信陽市平橋區(qū)、宜春市銅鼓縣、廣州市花都區(qū)、榆林市神木市、滁州市全椒縣、鄭州市二七區(qū)
儋州市白馬井鎮(zhèn)、贛州市寧都縣、寧波市江北區(qū)、麗水市慶元縣、鐵嶺市調(diào)兵山市
文昌市公坡鎮(zhèn)、宣城市旌德縣、廣州市海珠區(qū)、晉城市陽城縣、昆明市官渡區(qū)
綏化市海倫市、葫蘆島市連山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、蕪湖市無為市、安康市旬陽市、榆林市吳堡縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、吉安市安??h、安慶市迎江區(qū)
重慶市豐都縣、廣州市增城區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、曲靖市富源縣、廣西玉林市陸川縣、上饒市德興市、合肥市廬江縣
天津市寧河區(qū)、黔南福泉市、許昌市建安區(qū)、恩施州來鳳縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、吉林市豐滿區(qū)
海南貴德縣、阜新市細河區(qū)、廣西桂林市荔浦市、廣西河池市天峨縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、吉林市豐滿區(qū)、重慶市江北區(qū)、酒泉市金塔縣、寧德市霞浦縣、贛州市章貢區(qū)
恩施州巴東縣、朔州市山陰縣、本溪市溪湖區(qū)、贛州市安遠縣、樂山市夾江縣、丹東市東港市、三亞市海棠區(qū)、昭通市巧家縣
銅川市印臺區(qū)、益陽市資陽區(qū)、寧德市柘榮縣、果洛久治縣、綏化市望奎縣
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中山市大涌鎮(zhèn)、咸陽市涇陽縣、楚雄姚安縣、文昌市東閣鎮(zhèn)、齊齊哈爾市龍江縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)、黔東南臺江縣
寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、保山市施甸縣、鄭州市金水區(qū)、臨夏臨夏縣、眉山市彭山區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟額濟納旗、十堰市鄖西縣、湛江市坡頭區(qū)、臨高縣博厚鎮(zhèn)
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哈爾濱市松北區(qū)、哈爾濱市尚志市、四平市鐵東區(qū)、恩施州利川市、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣
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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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