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太原市迎澤區(qū)、荊門市東寶區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、廣西欽州市浦北縣、安慶市宜秀區(qū)、宿遷市泗洪縣、黑河市愛輝區(qū)、合肥市廬陽區(qū)
黔西南興仁市、岳陽市汨羅市、襄陽市保康縣、臨沂市羅莊區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、定西市渭源縣、玉溪市易門縣、三亞市吉陽區(qū)、哈爾濱市五常市、儋州市光村鎮(zhèn)
四平市伊通滿族自治縣、聊城市冠縣、寶雞市隴縣、遵義市匯川區(qū)、白城市洮北區(qū)、萬寧市山根鎮(zhèn)、哈爾濱市香坊區(qū)
澄邁縣仁興鎮(zhèn)、撫州市南城縣、內蒙古烏蘭察布市商都縣、銅川市王益區(qū)、榆林市定邊縣
成都市彭州市、中山市東鳳鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、天津市河北區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)、南充市南部縣、郴州市蘇仙區(qū)、常德市漢壽縣、涼山西昌市
金華市永康市、大連市中山區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、東莞市寮步鎮(zhèn)、郴州市桂東縣、棗莊市山亭區(qū)、郴州市嘉禾縣、南陽市內鄉(xiāng)縣、溫州市龍港市
南陽市方城縣、襄陽市棗陽市、遼陽市弓長嶺區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、湘潭市湘潭縣、潮州市湘橋區(qū)、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、駐馬店市汝南縣、長治市武鄉(xiāng)縣
長治市潞州區(qū)、運城市稷山縣、大連市甘井子區(qū)、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、太原市尖草坪區(qū)、商丘市睢陽區(qū)、宜昌市興山縣、貴陽市南明區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、德州市德城區(qū)
六安市葉集區(qū)、永州市道縣、內蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、惠州市惠城區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、周口市太康縣
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、渭南市白水縣、遼陽市燈塔市、慶陽市華池縣、武漢市漢南區(qū)、重慶市合川區(qū)
東莞市沙田鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、漯河市郾城區(qū)、內蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、沈陽市法庫縣、海東市民和回族土族自治縣、呂梁市中陽縣、濱州市無棣縣
青島市即墨區(qū)、內蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、漢中市鎮(zhèn)巴縣、重慶市璧山區(qū)、隴南市文縣
泰安市泰山區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、益陽市赫山區(qū)、株洲市攸縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、蚌埠市淮上區(qū)、永州市藍山縣、福州市晉安區(qū)
深圳市光明區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、六安市金寨縣、咸陽市武功縣、遂寧市安居區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)
榆林市清澗縣、贛州市瑞金市、遼陽市燈塔市、武漢市漢南區(qū)、四平市鐵東區(qū)、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、廣西賀州市平桂區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)
宜賓市翠屏區(qū)、孝感市漢川市、安康市旬陽市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、益陽市赫山區(qū)、臨滄市云縣、廣西崇左市寧明縣、呂梁市柳林縣、臨汾市霍州市、白山市江源區(qū)
信陽市商城縣、三明市三元區(qū)、文山富寧縣、上海市松江區(qū)、內蒙古烏蘭察布市四子王旗
曲靖市麒麟?yún)^(qū)、滁州市天長市、上饒市弋陽縣、嘉峪關市新城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣什玲、臨汾市隰縣
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九江市潯陽區(qū)、齊齊哈爾市拜泉縣、青島市市南區(qū)、平頂山市郟縣、銅川市王益區(qū)
寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、廣西桂林市全州縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、錦州市凌海市、雙鴨山市寶山區(qū)、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、黔東南榕江縣
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徐州市云龍區(qū)、呂梁市嵐縣、開封市鼓樓區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)、內蒙古巴彥淖爾市五原縣
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上海財經大學發(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)字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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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