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內蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、許昌市襄城縣、齊齊哈爾市克東縣、連云港市灌云縣、舟山市普陀區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、佛山市三水區(qū)、畢節(jié)市黔西市、延安市洛川縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
定安縣定城鎮(zhèn)、杭州市富陽區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、黃石市西塞山區(qū)、陽泉市郊區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、長治市黎城縣、寧德市壽寧縣、濟寧市金鄉(xiāng)縣、洛陽市孟津區(qū)
淮安市淮陰區(qū)、寧波市象山縣、常德市津市市、許昌市襄城縣、福州市福清市、甘孜爐霍縣、紹興市上虞區(qū)、南通市啟東市
惠州市惠城區(qū)、西雙版納勐??h、信陽市固始縣、潮州市湘橋區(qū)、運城市永濟市、安陽市殷都區(qū)
太原市杏花嶺區(qū)、榆林市清澗縣、廣西欽州市欽南區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、濱州市博興縣、保山市騰沖市、六盤水市鐘山區(qū)
貴陽市息烽縣、紹興市越城區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、廣西百色市隆林各族自治縣、安慶市太湖縣、清遠市英德市
新余市渝水區(qū)、伊春市豐林縣、內蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、周口市淮陽區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、呂梁市汾陽市
寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、恩施州建始縣、白銀市白銀區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、朔州市平魯區(qū)、貴陽市花溪區(qū)、朔州市朔城區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
本溪市南芬區(qū)、內蒙古赤峰市敖漢旗、內江市東興區(qū)、直轄縣潛江市、宿遷市宿城區(qū)、荊州市沙市區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、澄邁縣金江鎮(zhèn)、鞍山市立山區(qū)、牡丹江市東安區(qū)
蘭州市紅古區(qū)、文山廣南縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、鄭州市惠濟區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、天津市河東區(qū)
怒江傈僳族自治州瀘水市、內蒙古赤峰市寧城縣、十堰市茅箭區(qū)、焦作市武陟縣、洛陽市洛龍區(qū)、煙臺市牟平區(qū)、云浮市羅定市、蚌埠市禹會區(qū)
重慶市巫山縣、德陽市什邡市、臨夏和政縣、紅河蒙自市、保山市騰沖市、怒江傈僳族自治州瀘水市、延安市吳起縣、泉州市德化縣
內蒙古包頭市青山區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣、廣西來賓市武宣縣、文山丘北縣、臨高縣多文鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
遵義市綏陽縣、永州市道縣、大慶市林甸縣、衢州市衢江區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)
黔南獨山縣、天津市南開區(qū)、大理云龍縣、定安縣新竹鎮(zhèn)、廣西桂林市靈川縣、麗水市縉云縣、湘西州古丈縣、重慶市南川區(qū)、晉中市靈石縣
恩施州利川市、寧夏銀川市西夏區(qū)、內蒙古赤峰市巴林左旗、北京市朝陽區(qū)、贛州市瑞金市、貴陽市烏當區(qū)、佛山市三水區(qū)、福州市晉安區(qū)、周口市鹿邑縣
莆田市仙游縣、寶雞市陳倉區(qū)、杭州市富陽區(qū)、周口市西華縣、貴陽市花溪區(qū)、文山馬關縣
武漢市洪山區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、三沙市南沙區(qū)、孝感市大悟縣、資陽市樂至縣、朝陽市龍城區(qū)、鄭州市鞏義市、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣
臨汾市永和縣、煙臺市萊陽市、上饒市橫峰縣、青島市市北區(qū)、信陽市商城縣、紹興市上虞區(qū)、廣西河池市金城江區(qū)、南昌市南昌縣
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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)性基準數據集。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。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。通過對模型優(yōu)勢與潛在風險的嚴謹評估,Fin-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,Fin-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)更新的數據集,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,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)計與數據科學學院與滴水湖高級金融學院聯聘教授張立文指出,隨著人工智能技術日益深入地融入金融服務的核心流程,Fin-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,Fin-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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