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儋州市王五鎮(zhèn)、萬(wàn)寧市東澳鎮(zhèn)、陽(yáng)泉市平定縣、廣西欽州市浦北縣、三門(mén)峽市盧氏縣、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、東莞市茶山鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市云巖區(qū)、黔南三都水族自治縣








懷化市沅陵縣、開(kāi)封市杞縣、吉林市龍?zhí)秴^(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、青島市嶗山區(qū)








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(yáng)市龍城區(qū)、九江市柴桑區(qū)、商丘市睢縣








白銀市靖遠(yuǎn)縣、臨高縣東英鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、遼源市西安區(qū)、深圳市鹽田區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、惠州市博羅縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣








白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、上饒市鉛山縣、西安市碑林區(qū)、海西蒙古族茫崖市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗








濰坊市寒亭區(qū)、果洛瑪多縣、安陽(yáng)市滑縣、馬鞍山市花山區(qū)、焦作市孟州市、樂(lè)東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽(yáng)縣、商丘市虞城縣








湖州市南潯區(qū)、貴陽(yáng)市開(kāi)陽(yáng)縣、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、淮安市洪澤區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、玉樹(shù)治多縣、廣西北海市海城區(qū)








揭陽(yáng)市榕城區(qū)、黔東南雷山縣、忻州市靜樂(lè)縣、恩施州建始縣、南陽(yáng)市淅川縣、焦作市孟州市、六盤(pán)水市六枝特區(qū)、廣西桂林市資源縣、襄陽(yáng)市棗陽(yáng)市、齊齊哈爾市碾子山區(qū)








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咸陽(yáng)市秦都區(qū)、西安市閻良區(qū)、舟山市岱山縣、葫蘆島市綏中縣、遵義市習(xí)水縣、榆林市橫山區(qū)、太原市清徐縣、廣西玉林市玉州區(qū)、六安市裕安區(qū)、廣州市越秀區(qū)








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內(nèi)江市隆昌市、泉州市安溪縣、福州市福清市、聊城市冠縣、溫州市洞頭區(qū)








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安慶市桐城市、哈爾濱市尚志市、菏澤市定陶區(qū)、徐州市云龍區(qū)、忻州市神池縣、朝陽(yáng)市雙塔區(qū)








贛州市上猶縣、雅安市滎經(jīng)縣、涼山普格縣、渭南市韓城市、晉中市太谷區(qū)








南陽(yáng)市內(nèi)鄉(xiāng)縣、溫州市泰順縣、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、黔西南冊(cè)亨縣、泉州市鯉城區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)








雙鴨山市寶清縣、焦作市修武縣、淮南市田家庵區(qū)、黔南獨(dú)山縣、南京市高淳區(qū)、晉中市和順縣
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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(zhuān)業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開(kāi)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(mǎn)足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)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(zhuān)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(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(shū)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(mén)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(kāi)發(fā)指明方向。他指出,此類(lèi)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(xiàn)”。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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