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內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、上饒市德興市、莆田市荔城區(qū)、漢中市佛坪縣、駐馬店市西平縣、天津市河西區(qū)、綏化市慶安縣、上海市松江區(qū)、武威市古浪縣、永州市江華瑤族自治縣
阿壩藏族羌族自治州黑水縣、黔南福泉市、哈爾濱市五常市、撫州市樂安縣、贛州市龍南市、濟(jì)寧市梁山縣、廈門市思明區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、晉中市祁縣、遵義市紅花崗區(qū)、潮州市饒平縣、洛陽市洛龍區(qū)、哈爾濱市賓縣、儋州市那大鎮(zhèn)、沈陽市渾南區(qū)、濟(jì)南市平陰縣
吉林市蛟河市、青島市膠州市、廣西崇左市江州區(qū)、黔南惠水縣、甘孜康定市
阜新市海州區(qū)、鄭州市新鄭市、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、七臺河市新興區(qū)、紅河紅河縣、駐馬店市確山縣、邵陽市城步苗族自治縣、北京市大興區(qū)、龍巖市連城縣、贛州市南康區(qū)
眉山市丹棱縣、孝感市應(yīng)城市、無錫市惠山區(qū)、鹽城市建湖縣、海北祁連縣、聊城市臨清市、長治市潞州區(qū)
鄭州市二七區(qū)、陽江市陽東區(qū)、長治市黎城縣、宜春市豐城市、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、綏化市北林區(qū)
株洲市石峰區(qū)、武漢市漢陽區(qū)、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、宿州市碭山縣、信陽市浉河區(qū)、遵義市習(xí)水縣
西安市新城區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、成都市彭州市、寶雞市金臺區(qū)
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、運城市永濟(jì)市、上海市松江區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、營口市大石橋市、營口市站前區(qū)、北京市大興區(qū)、濟(jì)寧市鄒城市、屯昌縣坡心鎮(zhèn)
廣西貴港市港南區(qū)、長春市榆樹市、文山馬關(guān)縣、亳州市利辛縣、廣州市黃埔區(qū)、武漢市江岸區(qū)、濰坊市坊子區(qū)
商丘市柘城縣、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、鄭州市新密市、廣西崇左市憑祥市、甘孜理塘縣、菏澤市牡丹區(qū)、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、涼山會理市
贛州市崇義縣、晉中市祁縣、哈爾濱市通河縣、佳木斯市湯原縣、邵陽市邵陽縣、天津市北辰區(qū)、西雙版納勐臘縣、廣西河池市宜州區(qū)
福州市閩侯縣、畢節(jié)市納雍縣、安慶市潛山市、溫州市龍灣區(qū)、新鄉(xiāng)市輝縣市、淮南市大通區(qū)
吉安市井岡山市、錦州市凌河區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、贛州市龍南市、寧波市慈溪市、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、慶陽市鎮(zhèn)原縣
上饒市萬年縣、成都市彭州市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、河源市連平縣、云浮市羅定市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、鹽城市射陽縣
東營市廣饒縣、錦州市黑山縣、成都市崇州市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、寧夏固原市隆德縣、廈門市集美區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、衢州市龍游縣
鞍山市海城市、濰坊市坊子區(qū)、揭陽市普寧市、寧德市壽寧縣、重慶市綦江區(qū)、德州市武城縣
定安縣富文鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣西河池市金城江區(qū)、廣西桂林市靈川縣、中山市南頭鎮(zhèn)、青島市市南區(qū)、重慶市開州區(qū)
合肥市包河區(qū)、綏化市綏棱縣、永州市江永縣、安康市紫陽縣、玉溪市峨山彝族自治縣、泉州市安溪縣、菏澤市定陶區(qū)
茂名市茂南區(qū)、白山市撫松縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、黔東南三穗縣、蕪湖市南陵縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、上海市嘉定區(qū)、黔西南貞豐縣、昭通市昭陽區(qū)
忻州市代縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、長治市沁縣、上海市松江區(qū)、慶陽市寧縣、邵陽市武岡市、定西市渭源縣、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、滁州市全椒縣
梅州市五華縣、銅陵市銅官區(qū)、寧夏銀川市西夏區(qū)、黃石市大冶市、涼山木里藏族自治縣、嘉興市平湖市
洛陽市偃師區(qū)、遂寧市大英縣、自貢市富順縣、昆明市呈貢區(qū)、成都市大邑縣
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、巴中市恩陽區(qū)、漳州市詔安縣、長治市平順縣、海南共和縣、重慶市璧山區(qū)、昭通市彝良縣、南昌市青云譜區(qū)、甘孜九龍縣
咸陽市渭城區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、宿州市泗縣、臨汾市襄汾縣、廣西南寧市邕寧區(qū)、運城市鹽湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣
懷化市麻陽苗族自治縣、黔東南臺江縣、廣西崇左市天等縣、南京市雨花臺區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、甘孜道孚縣、泰州市靖江市
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內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、東莞市南城街道、溫州市泰順縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、商丘市夏邑縣、撫順市順城區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、重慶市秀山縣、寧夏吳忠市青銅峽市、宜春市上高縣
臨汾市古縣、天水市張家川回族自治縣、運城市夏縣、五指山市水滿、周口市鹿邑縣
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德州市夏津縣、吉林市船營區(qū)、岳陽市岳陽縣、衡陽市石鼓區(qū)、昭通市鹽津縣、儋州市光村鎮(zhèn)、嘉興市平湖市、昭通市巧家縣
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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(zhǔn)|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(zhǔn)。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(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該基準(zhǔn)基于廣受認(rèn)可的FinEval評估集進(jìn)行升級,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)對高標(biāo)準(zhǔn)、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(zhǔn)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(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(yán)謹(jǐn)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(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(yán)謹(jǐn)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(jìn)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(jì)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(tuán)隊負(fù)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(yán)謹(jǐn)性測試”模塊進(jìn)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(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展,使得整個評估體系更加全面、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(tuán)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(zhǔn)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(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請期待!
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