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金華市磐安縣、淮安市洪澤區(qū)、郴州市宜章縣、澄邁縣金江鎮(zhèn)、黔南貴定縣
棗莊市市中區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、大慶市龍鳳區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、臺州市溫嶺市
荊州市松滋市、廣西河池市天峨縣、濟南市萊蕪區(qū)、撫州市樂安縣、汕頭市潮陽區(qū)、池州市石臺縣、本溪市南芬區(qū)、雅安市天全縣
三明市大田縣、洛陽市洛寧縣、天津市和平區(qū)、延安市子長市、淮安市洪澤區(qū)
延安市宜川縣、淮北市烈山區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、開封市通許縣、惠州市惠陽區(qū)、昆明市晉寧區(qū)、蘭州市永登縣
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昆明市富民縣、宜賓市高縣、東莞市常平鎮(zhèn)、武漢市武昌區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
十堰市鄖西縣、黃山市歙縣、六安市霍邱縣、陽江市陽東區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)
三亞市天涯區(qū)、黃山市歙縣、雞西市虎林市、南充市嘉陵區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、清遠市連山壯族瑤族自治縣、黃南尖扎縣
汕頭市龍湖區(qū)、大慶市林甸縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、丹東市振興區(qū)、南充市蓬安縣、北京市西城區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
濮陽市清豐縣、江門市臺山市、常德市石門縣、廣西貴港市桂平市、鶴壁市山城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、茂名市電白區(qū)、青島市即墨區(qū)、五指山市通什
天水市武山縣、直轄縣潛江市、五指山市毛陽、七臺河市新興區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、昆明市富民縣、安慶市潛山市
延安市甘泉縣、廣西桂林市興安縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、婁底市新化縣、臨沂市蘭山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、廣西桂林市陽朔縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)
南陽市宛城區(qū)、淄博市沂源縣、宜賓市翠屏區(qū)、廣西百色市田東縣、亳州市蒙城縣
湘潭市湘鄉(xiāng)市、漳州市長泰區(qū)、南陽市淅川縣、廣西河池市宜州區(qū)、楚雄祿豐市、廣西梧州市蒼梧縣
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寧夏中衛(wèi)市中寧縣、池州市貴池區(qū)、濰坊市坊子區(qū)、郴州市永興縣、福州市永泰縣
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五指山市毛道、三明市沙縣區(qū)、廣西北海市合浦縣、文山馬關(guān)縣、阜陽市界首市、中山市阜沙鎮(zhèn)、贛州市龍南市
平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、甘孜白玉縣、連云港市連云區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣
贛州市崇義縣、撫州市黎川縣、成都市雙流區(qū)、贛州市南康區(qū)、廣西河池市天峨縣
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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(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)展的重要責任。
測評團隊負責人、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準也在籌備建設(shè)中,敬請期待!
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