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蘭州市西固區(qū)、甘孜鄉(xiāng)城縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、東莞市橋頭鎮(zhèn)、銅仁市萬山區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣
樂山市沙灣區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、黔西南貞豐縣、上饒市婺源縣、天津市濱海新區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、常德市石門縣、廣西桂林市全州縣、東莞市長安鎮(zhèn)、太原市迎澤區(qū)、贛州市定南縣
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
重慶市江北區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、邵陽市武岡市、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、聊城市冠縣、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、無錫市新吳區(qū)、安康市紫陽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗
白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、郴州市蘇仙區(qū)、商丘市虞城縣、荊州市公安縣、三明市泰寧縣、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、紅河紅河縣
宿遷市沭陽縣、廣西梧州市長洲區(qū)、涼山昭覺縣、天津市濱海新區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、滁州市鳳陽縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、洛陽市宜陽縣、寧夏吳忠市青銅峽市
洛陽市洛龍區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、黔西南望謨縣、七臺河市桃山區(qū)、鐵嶺市銀州區(qū)、銅仁市印江縣、天津市南開區(qū)、三亞市海棠區(qū)、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
廣西欽州市靈山縣、大慶市紅崗區(qū)、寶雞市麟游縣、沈陽市鐵西區(qū)、臨高縣東英鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、南京市秦淮區(qū)、濱州市博興縣、昭通市昭陽區(qū)、邵陽市邵東市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、伊春市伊美區(qū)、商洛市商南縣、寧夏吳忠市青銅峽市
麗水市青田縣、汕尾市陸河縣、鄭州市中原區(qū)、濱州市博興縣、泰州市高港區(qū)、玉溪市易門縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、廣州市荔灣區(qū)
六盤水市鐘山區(qū)、長春市二道區(qū)、廣西玉林市陸川縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、定西市渭源縣、重慶市開州區(qū)
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、文山富寧縣、鷹潭市余江區(qū)、貴陽市開陽縣、恩施州建始縣
荊州市監(jiān)利市、菏澤市牡丹區(qū)、鞍山市立山區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、昆明市安寧市
儋州市那大鎮(zhèn)、定西市岷縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、七臺河市新興區(qū)、揭陽市惠來縣
徐州市泉山區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廈門市思明區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)、宿遷市宿城區(qū)、湖州市安吉縣、大理南澗彝族自治縣
中山市南朗鎮(zhèn)、臨高縣博厚鎮(zhèn)、宿遷市宿豫區(qū)、無錫市惠山區(qū)、保山市昌寧縣、七臺河市茄子河區(qū)、六安市霍邱縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)
七臺河市茄子河區(qū)、海西蒙古族都蘭縣、瓊海市長坡鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、長治市潞城區(qū)、黔南龍里縣、天水市甘谷縣
鐵嶺市昌圖縣、沈陽市渾南區(qū)、榆林市綏德縣、廣西南寧市馬山縣、萬寧市長豐鎮(zhèn)
果洛瑪沁縣、邵陽市邵東市、東莞市石碣鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、三明市寧化縣
龍巖市長汀縣、渭南市韓城市、安慶市太湖縣、婁底市新化縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、永州市新田縣
樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、廣西防城港市港口區(qū)、重慶市巴南區(qū)、重慶市忠縣、恩施州建始縣、梅州市梅江區(qū)、吉安市新干縣
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衡陽市雁峰區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、贛州市全南縣、濰坊市昌樂縣、寶雞市太白縣、寧夏銀川市西夏區(qū)
甘孜稻城縣、襄陽市老河口市、濱州市陽信縣、??谑行阌^(qū)、岳陽市湘陰縣、開封市杞縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、漳州市龍文區(qū)、南通市如皋市
黃山市黟縣、南充市閬中市、玉樹治多縣、南京市高淳區(qū)、延邊琿春市、樂山市井研縣
果洛瑪多縣、松原市長嶺縣、上饒市余干縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、德州市樂陵市、咸陽市永壽縣、衢州市常山縣、白銀市靖遠縣
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忻州市岢嵐縣、濟寧市梁山縣、銅仁市碧江區(qū)、長春市農(nóng)安縣、大同市陽高縣、哈爾濱市巴彥縣、漢中市寧強縣、牡丹江市綏芬河市
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臺州市仙居縣、昭通市大關(guān)縣、三門峽市靈寶市、廣西賀州市鐘山縣、東莞市清溪鎮(zhèn)、恩施州建始縣、佳木斯市樺川縣、汕頭市潮陽區(qū)、寧夏固原市涇源縣
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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|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。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(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(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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