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哈爾濱市呼蘭區(qū)、黃石市黃石港區(qū)、白城市洮南市、儋州市中和鎮(zhèn)、定安縣富文鎮(zhèn)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、韶關(guān)市翁源縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、上海市奉賢區(qū)








吉林市龍?zhí)秴^(qū)、營(yíng)口市西市區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、黔東南雷山縣、畢節(jié)市黔西市、泉州市永春縣、株洲市炎陵縣、忻州市五臺(tái)縣、聊城市高唐縣








屯昌縣新興鎮(zhèn)、臨夏永靖縣、綿陽(yáng)市三臺(tái)縣、泰安市東平縣、荊門市鐘祥市、重慶市梁平區(qū)








天津市和平區(qū)、吉安市井岡山市、南陽(yáng)市南召縣、三明市尤溪縣、東莞市中堂鎮(zhèn)、北京市海淀區(qū)、榆林市定邊縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣、青島市平度市








內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、甘南舟曲縣、吉林市豐滿區(qū)、濟(jì)南市歷城區(qū)、曲靖市宣威市、三門峽市義馬市、天水市甘谷縣、西安市灞橋區(qū)








蕪湖市灣沚區(qū)、天津市寶坻區(qū)、商丘市梁園區(qū)、天津市薊州區(qū)、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市新安縣、廣西桂林市陽(yáng)朔縣、馬鞍山市含山縣、運(yùn)城市永濟(jì)市








金華市婺城區(qū)、寧德市古田縣、鷹潭市余江區(qū)、麗水市松陽(yáng)縣、合肥市肥西縣、南通市海安市、呂梁市交城縣、上海市楊浦區(qū)








吉安市安??h、綿陽(yáng)市游仙區(qū)、綏化市北林區(qū)、德陽(yáng)市中江縣、安陽(yáng)市林州市、吉安市永豐縣、西安市周至縣、萬(wàn)寧市長(zhǎng)豐鎮(zhèn)








鄭州市金水區(qū)、贛州市章貢區(qū)、漢中市留壩縣、晉城市澤州縣、衢州市常山縣








廣西河池市南丹縣、福州市羅源縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、阜新市海州區(qū)、大連市旅順口區(qū)、南昌市新建區(qū)








阿壩藏族羌族自治州紅原縣、贛州市瑞金市、哈爾濱市通河縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、寧德市壽寧縣、商丘市夏邑縣、上饒市玉山縣








甘南夏河縣、韶關(guān)市樂昌市、洛陽(yáng)市西工區(qū)、白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、延安市志丹縣、黃石市西塞山區(qū)、自貢市榮縣、樂山市井研縣、馬鞍山市含山縣








中山市南頭鎮(zhèn)、馬鞍山市花山區(qū)、濟(jì)南市商河縣、信陽(yáng)市羅山縣、楚雄雙柏縣、泉州市泉港區(qū)、漯河市臨潁縣、汕尾市海豐縣








平頂山市魯山縣、朝陽(yáng)市北票市、信陽(yáng)市息縣、成都市蒲江縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)








宜賓市興文縣、定西市臨洮縣、麗江市永勝縣、滁州市定遠(yuǎn)縣、涼山美姑縣、南平市武夷山市








東莞市莞城街道、阜新市彰武縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市長(zhǎng)子縣、濟(jì)南市平陰縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、東方市新龍鎮(zhèn)








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馬鞍山市和縣、貴陽(yáng)市息烽縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、定安縣龍門鎮(zhèn)、黃石市鐵山區(qū)、珠海市香洲區(qū)、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、內(nèi)江市東興區(qū)








天水市甘谷縣、海口市美蘭區(qū)、福州市平潭縣、武威市天祝藏族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、西寧市湟源縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗








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東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、伊春市豐林縣、成都市大邑縣、白城市通榆縣、福州市長(zhǎng)樂區(qū)








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廣州市番禺區(qū)、合肥市廬江縣、長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、南平市順昌縣、沈陽(yáng)市沈北新區(qū)、廣西桂林市灌陽(yáng)縣








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太原市婁煩縣、益陽(yáng)市赫山區(qū)、白山市長(zhǎng)白朝鮮族自治縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、寧夏固原市彭陽(yáng)縣、上饒市橫峰縣、丹東市振安區(qū)








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南平市順昌縣、五指山市毛陽(yáng)、周口市鹿邑縣、綏化市蘭西縣、天津市寶坻區(qū)、鄭州市滎陽(yáng)市、廣西桂林市興安縣、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、銅仁市思南縣








臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、延邊龍井市、哈爾濱市阿城區(qū)








營(yíng)口市西市區(qū)、昆明市五華區(qū)、眉山市洪雅縣、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、紅河開遠(yuǎn)市、贛州市石城縣、廣西百色市靖西市、廣西桂林市疊彩區(qū)、泉州市泉港區(qū)、長(zhǎng)春市綠園區(qū)








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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)域的專業(yè)能力與安全性而構(gòu)建的開創(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16,000道,旨在滿足金融行業(yè)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(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)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開發(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(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,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”。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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