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廣西南寧市橫州市、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、綿陽市游仙區(qū)、伊春市大箐山縣、黔東南黎平縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、廣西柳州市融水苗族自治縣、忻州市忻府區(qū)
昭通市綏江縣、朝陽市龍城區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、畢節(jié)市織金縣、鄭州市登封市、海南貴南縣、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、呂梁市臨縣
南平市延平區(qū)、延安市富縣、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、咸陽市乾縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、淮南市大通區(qū)、晉城市陵川縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
曲靖市陸良縣、東方市大田鎮(zhèn)、德陽市綿竹市、伊春市嘉蔭縣、廣西來賓市忻城縣、蚌埠市禹會區(qū)、陽泉市盂縣、北京市平谷區(qū)、德州市臨邑縣
濰坊市高密市、阜新市彰武縣、達(dá)州市通川區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、重慶市渝中區(qū)、湘西州永順縣、南京市秦淮區(qū)
上饒市弋陽縣、阜陽市阜南縣、銅陵市郊區(qū)、南充市儀隴縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、商丘市夏邑縣、株洲市石峰區(qū)、鄭州市中原區(qū)、遵義市湄潭縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)
駐馬店市驛城區(qū)、萬寧市大茂鎮(zhèn)、貴陽市息烽縣、運城市永濟(jì)市、青島市黃島區(qū)、朔州市朔城區(qū)、湘西州瀘溪縣
揚(yáng)州市江都區(qū)、忻州市岢嵐縣、廣西柳州市融水苗族自治縣、黃石市鐵山區(qū)、萬寧市萬城鎮(zhèn)、西安市蓮湖區(qū)、晉中市左權(quán)縣
內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、朔州市朔城區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、綿陽市梓潼縣、天津市西青區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、內(nèi)江市市中區(qū)
河源市東源縣、阜陽市潁東區(qū)、南京市玄武區(qū)、綏化市青岡縣、紅河瀘西縣、儋州市大成鎮(zhèn)、廣元市劍閣縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、廣西來賓市興賓區(qū)、寧波市北侖區(qū)
吉安市永新縣、安康市漢濱區(qū)、瀘州市古藺縣、北京市平谷區(qū)、溫州市瑞安市、衡陽市石鼓區(qū)
伊春市金林區(qū)、延安市洛川縣、撫順市順城區(qū)、淮南市鳳臺縣、通化市輝南縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、懷化市中方縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、白山市渾江區(qū)、鄭州市滎陽市、德陽市綿竹市、泉州市永春縣、蚌埠市淮上區(qū)、上海市徐匯區(qū)
焦作市武陟縣、定西市臨洮縣、合肥市包河區(qū)、涼山木里藏族自治縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、忻州市五寨縣、益陽市桃江縣、渭南市合陽縣、宣城市旌德縣
贛州市信豐縣、臨沂市臨沭縣、松原市長嶺縣、蕪湖市灣沚區(qū)、六盤水市鐘山區(qū)、廣西柳州市城中區(qū)
萬寧市大茂鎮(zhèn)、綿陽市游仙區(qū)、永州市新田縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、韶關(guān)市曲江區(qū)
牡丹江市寧安市、廣西河池市都安瑤族自治縣、天水市秦安縣、宜春市銅鼓縣、延邊圖們市、達(dá)州市宣漢縣
定西市渭源縣、咸寧市咸安區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣、眉山市彭山區(qū)、懷化市鶴城區(qū)
撫州市南豐縣、運城市夏縣、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、蘭州市紅古區(qū)、邵陽市邵東市、吉林市舒蘭市、惠州市博羅縣、岳陽市平江縣、常德市鼎城區(qū)、馬鞍山市博望區(qū)
鹽城市大豐區(qū)、涼山美姑縣、德州市夏津縣、文昌市文教鎮(zhèn)、廣西防城港市港口區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、蘇州市虎丘區(qū)、南充市西充縣
丹東市東港市、常州市武進(jìn)區(qū)、甘南合作市、紹興市越城區(qū)、常州市金壇區(qū)、商洛市洛南縣、四平市雙遼市
臨沂市蘭陵縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、黃山市黟縣、煙臺市福山區(qū)、黔東南黃平縣、長春市德惠市、銅仁市玉屏侗族自治縣、東莞市莞城街道、廣西河池市南丹縣
延邊敦化市、綏化市蘭西縣、伊春市湯旺縣、漯河市源匯區(qū)、常州市鐘樓區(qū)、天津市薊州區(qū)
運城市永濟(jì)市、湘潭市雨湖區(qū)、周口市商水縣、寶雞市扶風(fēng)縣、黃山市徽州區(qū)、晉城市高平市、樂山市沐川縣、黔南甕安縣、長沙市寧鄉(xiāng)市
廣西欽州市欽南區(qū)、哈爾濱市方正縣、湘西州吉首市、贛州市上猶縣、宿遷市泗洪縣、煙臺市福山區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、九江市柴桑區(qū)、武漢市武昌區(qū)、西安市新城區(qū)
玉溪市易門縣、曲靖市富源縣、肇慶市廣寧縣、紅河蒙自市、鄭州市上街區(qū)、綏化市綏棱縣
湛江市雷州市、海口市瓊山區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、韶關(guān)市新豐縣、渭南市澄城縣
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廣州市番禺區(qū)、合肥市廬江縣、長沙市長沙縣、南平市順昌縣、沈陽市沈北新區(qū)、廣西桂林市灌陽縣
黃岡市黃州區(qū)、長春市農(nóng)安縣、長治市潞城區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、深圳市鹽田區(qū)
永州市江華瑤族自治縣、長治市襄垣縣、贛州市石城縣、贛州市瑞金市、婁底市婁星區(qū)、三明市沙縣區(qū)
迪慶香格里拉市、紅河個舊市、杭州市蕭山區(qū)、朝陽市凌源市、重慶市沙坪壩區(qū)、陽江市陽西縣、廣西百色市右江區(qū)
永州市江華瑤族自治縣、開封市禹王臺區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、衡陽市祁東縣、南京市鼓樓區(qū)、武威市民勤縣、徐州市邳州市、齊齊哈爾市富??h、廣西柳州市柳北區(qū)、天津市寶坻區(qū)
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平頂山市魯山縣、達(dá)州市通川區(qū)、佳木斯市湯原縣、臨高縣和舍鎮(zhèn)、南京市棲霞區(qū)
南充市營山縣、常德市桃源縣、東莞市企石鎮(zhèn)、廣西南寧市隆安縣、贛州市南康區(qū)、寧波市奉化區(qū)、五指山市毛道、北京市房山區(qū)、株洲市淥口區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)
瀘州市合江縣、廣西南寧市青秀區(qū)、邵陽市城步苗族自治縣、涼山寧南縣、西安市藍(lán)田縣、贛州市于都縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、黃石市鐵山區(qū)
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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(jī)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(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(bǔ)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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