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??谑旋埲A區(qū)、惠州市惠城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州小金縣、蘭州市七里河區(qū)、延安市安塞區(qū)、昆明市石林彝族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、忻州市定襄縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市
鄂州市鄂城區(qū)、十堰市張灣區(qū)、贛州市興國縣、寶雞市眉縣、常德市漢壽縣、甘孜白玉縣、南平市浦城縣、阜陽市臨泉縣
衢州市江山市、煙臺市萊山區(qū)、吉林市永吉縣、漢中市佛坪縣、貴陽市云巖區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、周口市淮陽區(qū)、紅河石屏縣、廣西河池市東蘭縣
莆田市秀嶼區(qū)、臨汾市吉縣、本溪市南芬區(qū)、綿陽市三臺縣、煙臺市海陽市、重慶市巫溪縣、雅安市雨城區(qū)、吉安市永新縣、淄博市周村區(qū)、黔南貴定縣
西安市蓮湖區(qū)、湖州市吳興區(qū)、三門峽市陜州區(qū)、銅川市王益區(qū)、吉安市吉水縣、齊齊哈爾市泰來縣、臨汾市曲沃縣、武威市涼州區(qū)、中山市中山港街道
濟寧市鄒城市、蕪湖市鳩江區(qū)、遵義市播州區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、天津市寶坻區(qū)、信陽市固始縣
中山市板芙鎮(zhèn)、海東市樂都區(qū)、廣安市鄰水縣、廣安市廣安區(qū)、洛陽市伊川縣、龍巖市長汀縣、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
海西蒙古族德令哈市、商丘市睢縣、金華市東陽市、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、濰坊市諸城市、白沙黎族自治縣細水鄉(xiāng)
池州市青陽縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、成都市龍泉驛區(qū)、常州市天寧區(qū)、黃岡市紅安縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、鎮(zhèn)江市揚中市、濰坊市坊子區(qū)、屯昌縣屯城鎮(zhèn)
廣西百色市隆林各族自治縣、宜昌市點軍區(qū)、萬寧市和樂鎮(zhèn)、漳州市云霄縣、宜賓市屏山縣、江門市臺山市
廣西賀州市鐘山縣、牡丹江市東安區(qū)、杭州市上城區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、宜春市樟樹市
樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、樂山市峨眉山市、蘭州市紅古區(qū)、撫順市東洲區(qū)、德州市武城縣、德陽市綿竹市、廣西河池市宜州區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)
韶關(guān)市翁源縣、廣安市前鋒區(qū)、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣、廣州市增城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州理縣、湘西州古丈縣
十堰市鄖西縣、忻州市保德縣、株洲市蘆淞區(qū)、樂山市井研縣、涼山普格縣
洛陽市偃師區(qū)、德陽市廣漢市、長治市武鄉(xiāng)縣、阜新市清河門區(qū)、伊春市友好區(qū)、鹽城市東臺市、天津市濱海新區(qū)、廣西桂林市平樂縣
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楚雄南華縣、郴州市桂東縣、金華市浦江縣、濟寧市任城區(qū)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、臺州市椒江區(qū)、杭州市江干區(qū)、廣州市增城區(qū)、泉州市洛江區(qū)
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太原市古交市、福州市閩侯縣、臨滄市臨翔區(qū)、涼山冕寧縣、綏化市肇東市、長治市襄垣縣、黔西南貞豐縣、蘭州市皋蘭縣、威海市乳山市
南通市崇川區(qū)、漳州市長泰區(qū)、雅安市名山區(qū)、文山廣南縣、榆林市佳縣、廣西欽州市欽南區(qū)
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楚雄大姚縣、佛山市高明區(qū)、常德市武陵區(qū)、黔東南從江縣、佳木斯市湯原縣
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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。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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