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定安縣雷鳴鎮(zhèn)、長春市榆樹市、漳州市漳浦縣、武威市涼州區(qū)、婁底市雙峰縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、達州市大竹縣、煙臺市福山區(qū)、青島市市北區(qū)
渭南市富平縣、馬鞍山市和縣、宿遷市沭陽縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、齊齊哈爾市龍江縣、儋州市蘭洋鎮(zhèn)、龍巖市漳平市、襄陽市宜城市、綏化市安達市
長治市平順縣、達州市達川區(qū)、廣元市朝天區(qū)、太原市晉源區(qū)、廣西百色市平果市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、廈門市海滄區(qū)
昭通市綏江縣、南昌市進賢縣、忻州市靜樂縣、青島市即墨區(qū)、新鄉(xiāng)市延津縣、廣西貴港市桂平市、株洲市茶陵縣
廣西百色市隆林各族自治縣、安康市白河縣、寧德市壽寧縣、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、臨滄市云縣、馬鞍山市和縣、武漢市青山區(qū)
廣西欽州市欽南區(qū)、黃南澤庫縣、忻州市岢嵐縣、溫州市龍灣區(qū)、菏澤市成武縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、攀枝花市米易縣、銅陵市義安區(qū)
雙鴨山市集賢縣、宜賓市翠屏區(qū)、淄博市淄川區(qū)、臨汾市永和縣、九江市瑞昌市、玉樹曲麻萊縣、六安市金寨縣、無錫市惠山區(qū)、涼山甘洛縣
宿州市碭山縣、渭南市臨渭區(qū)、湘西州古丈縣、南平市建甌市、瓊海市長坡鎮(zhèn)、錦州市太和區(qū)、岳陽市湘陰縣、果洛甘德縣、天水市秦州區(qū)
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茂名市電白區(qū)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、衡陽市常寧市、昆明市西山區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)
南平市邵武市、淄博市臨淄區(qū)、駐馬店市正陽縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、保山市龍陵縣
紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、永州市零陵區(qū)、麗江市華坪縣、長春市綠園區(qū)、徐州市豐縣、呂梁市臨縣
臨滄市臨翔區(qū)、沈陽市和平區(qū)、泰安市寧陽縣、臨汾市翼城縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、濰坊市昌邑市、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、上海市黃浦區(qū)
沈陽市蘇家屯區(qū)、重慶市秀山縣、長治市潞州區(qū)、廣西百色市平果市、泉州市南安市、新鄉(xiāng)市輝縣市
聊城市茌平區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)、深圳市南山區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山德昌縣、南平市延平區(qū)、云浮市新興縣、眉山市丹棱縣、宜春市樟樹市
廣西崇左市扶綏縣、荊門市掇刀區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、昆明市東川區(qū)、大同市渾源縣、洛陽市欒川縣、昆明市晉寧區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、廣元市旺蒼縣
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東莞市洪梅鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市句容市、鄭州市新密市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、畢節(jié)市金沙縣
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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
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樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、淄博市高青縣、眉山市仁壽縣、麗江市永勝縣、株洲市醴陵市、合肥市肥東縣、安慶市望江縣
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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(biāo)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(biāo)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(biāo)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(biāo)準也在籌備建設(shè)中,敬請期待!
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