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黃山市徽州區(qū)、重慶市萬州區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、漳州市云霄縣、遵義市桐梓縣、伊春市湯旺縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、揚州市邗江區(qū)、廈門市集美區(qū)、成都市金堂縣
永州市江華瑤族自治縣、西安市灞橋區(qū)、昆明市盤龍區(qū)、安陽市林州市、甘南舟曲縣
廣元市昭化區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、銅仁市沿河土家族自治縣、臨沂市沂水縣、寧德市柘榮縣、寧波市北侖區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)
上海市奉賢區(qū)、南平市政和縣、成都市新都區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、溫州市甌海區(qū)、天津市寧河區(qū)、雙鴨山市寶山區(qū)、梅州市梅江區(qū)、北京市平谷區(qū)、信陽市商城縣
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、寧波市海曙區(qū)、四平市梨樹縣、宜昌市長陽土家族自治縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨沂市羅莊區(qū)、東莞市莞城街道、昆明市富民縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、安康市寧陜縣、吉林市船營區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、濟寧市汶上縣、畢節(jié)市大方縣
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、常州市金壇區(qū)、白銀市白銀區(qū)、晉城市沁水縣、常州市新北區(qū)、呂梁市興縣、濟南市歷城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、三亞市崖州區(qū)
果洛瑪沁縣、鎮(zhèn)江市句容市、晉中市介休市、恩施州咸豐縣、寶雞市隴縣、延邊敦化市
大慶市薩爾圖區(qū)、定西市通渭縣、衡陽市衡南縣、廣西防城港市防城區(qū)、晉中市榆社縣、迪慶維西傈僳族自治縣、營口市西市區(qū)
晉中市和順縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、長春市雙陽區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州芒市、宜春市萬載縣、德宏傣族景頗族自治州隴川縣、黃岡市紅安縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、通化市柳河縣、黃山市歙縣、晉中市壽陽縣、昆明市東川區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、阜新市細河區(qū)
韶關市仁化縣、贛州市贛縣區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、商丘市睢陽區(qū)、七臺河市勃利縣、煙臺市萊山區(qū)
黔南荔波縣、荊門市東寶區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
湛江市坡頭區(qū)、漳州市龍海區(qū)、龍巖市新羅區(qū)、伊春市湯旺縣、淄博市淄川區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、宣城市涇縣
佳木斯市樺南縣、汕頭市金平區(qū)、儋州市王五鎮(zhèn)、淮南市田家庵區(qū)、雙鴨山市集賢縣
惠州市博羅縣、哈爾濱市松北區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、寧波市北侖區(qū)、撫順市清原滿族自治縣、重慶市江津區(qū)
揚州市寶應縣、深圳市鹽田區(qū)、綏化市青岡縣、瀘州市古藺縣、紹興市新昌縣
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駐馬店市平輿縣、漳州市詔安縣、中山市西區(qū)街道、濟寧市曲阜市、資陽市樂至縣
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恩施州鶴峰縣、杭州市淳安縣、廣西來賓市象州縣、成都市金堂縣、南京市六合區(qū)、瀘州市敘永縣、紅河建水縣
吉林市磐石市、黔南獨山縣、懷化市通道侗族自治縣、中山市南頭鎮(zhèn)、南京市六合區(qū)、錦州市北鎮(zhèn)市、平頂山市葉縣、泉州市永春縣、臨汾市霍州市
漢中市西鄉(xiāng)縣、青島市李滄區(qū)、衡陽市常寧市、樂山市沐川縣、昭通市昭陽區(qū)、涼山昭覺縣、大理劍川縣、寧夏吳忠市同心縣
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溫州市平陽縣、昭通市綏江縣、沈陽市遼中區(qū)、清遠市佛岡縣、丹東市振安區(qū)
鶴崗市蘿北縣、安慶市太湖縣、西安市高陵區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、廣西河池市鳳山縣、嘉興市海寧市、蘭州市皋蘭縣、淄博市高青縣
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漢中市留壩縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、伊春市大箐山縣、臨汾市吉縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、天津市南開區(qū)、重慶市云陽縣、濟寧市梁山縣、延安市寶塔區(qū)
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上海財經(jīng)大學發(fā)布Fin-Eval 6.0:為金融領域大模型設立全新評估基準|界面新聞
近日,上海財經(jīng)大學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:
??? ?全面的領域覆蓋: 基準測試包含六大核心模塊:金融學術知識、金融行業(yè)理解、金融安全認知、金融智能體應用、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域的綜合應用能力。

??? ?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:覆蓋金融領域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領域確保了評估的廣度與深度,實現(xiàn)了從理論到實踐、從單一能力到復雜任務的立體考察:

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),其安全與復雜任務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。
該基準不僅為金融AI的學術研究和技術發(fā)展設立了新標桿,也為希望在中國市場部署AI應用的金融機構(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,從而引導科研方向,促進模型在關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域的整體水平,最終推動更安全、可靠、公平的AI技術在金融領域落地,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)大學校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學院院長劉元春表示,當前發(fā)布的金融領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)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院與滴水湖高級金融學院聯(lián)聘教授張立文指出,隨著人工智能技術日益深入地融入金融服務的核心流程,F(xiàn)in-Eval 6.0的發(fā)布標志著金融AI評估領域邁出了關鍵一步。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。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域的部分空白,并緊密貼合實際業(yè)務需求,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)大學會更加關注金融領域的安全合規(guī)、能力建設與智能體評測等維度。在安全層面,將會建設更加體系化的評測框架,抓住模型“底線”。在能力建設層面,依托上財在金融學科建設中優(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域的能力與知識邊界。同時,在“智能體元年”的背景下,有關金融智能體的評測標準也在籌備建設中,敬請期待!
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