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 廣西桂林市灌陽縣、焦作市溫縣、海西蒙古族天峻縣、海西蒙古族格爾木市、酒泉市瓜州縣、渭南市華陰市、海西蒙古族烏蘭縣





衡陽市雁峰區(qū)、亳州市蒙城縣、河源市連平縣、襄陽市樊城區(qū)、日照市東港區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、淄博市高青縣、長(zhǎng)沙市瀏陽市









遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣









臨滄市云縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、東莞市黃江鎮(zhèn)、涼山喜德縣、漳州市長(zhǎng)泰區(qū)









儋州市新州鎮(zhèn)、長(zhǎng)春市朝陽區(qū)、哈爾濱市依蘭縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、隴南市武都區(qū)









遼陽市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、惠州市惠陽區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、慶陽市正寧縣、棗莊市薛城區(qū)









黔南長(zhǎng)順縣、泰州市姜堰區(qū)、鄭州市上街區(qū)、黑河市五大連池市、錦州市黑山縣、贛州市于都縣、襄陽市??悼h、梅州市蕉嶺縣、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣









樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、洛陽市伊川縣、鷹潭市貴溪市、福州市閩清縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、西安市雁塔區(qū)、陽泉市平定縣、鄭州市鞏義市、湘潭市湘潭縣、陽江市陽東區(qū)









內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、深圳市寶安區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、青島市即墨區(qū)、本溪市桓仁滿族自治縣、肇慶市鼎湖區(qū)、佳木斯市樺川縣









清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、漳州市薌城區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、晉中市榆次區(qū)、渭南市韓城市、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、焦作市溫縣、延邊安圖縣









三明市大田縣、漢中市洋縣、溫州市平陽縣、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、海南貴南縣、荊州市公安縣、綿陽市梓潼縣、朔州市平魯區(qū)









澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、紹興市上虞區(qū)、達(dá)州市大竹縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、贛州市興國縣、寧夏石嘴山市平羅縣、常州市新北區(qū)









長(zhǎng)治市沁縣、湖州市南潯區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、宜春市上高縣、寧德市周寧縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)









渭南市臨渭區(qū)、泉州市泉港區(qū)、曲靖市會(huì)澤縣、贛州市于都縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、鄭州市滎陽市、廣西來賓市象州縣、岳陽市汨羅市、儋州市木棠鎮(zhèn)









成都市簡(jiǎn)陽市、曲靖市富源縣、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、宜賓市翠屏區(qū)









哈爾濱市延壽縣、畢節(jié)市織金縣、九江市彭澤縣、焦作市溫縣、天津市西青區(qū)、大理劍川縣、蘭州市安寧區(qū)









咸陽市渭城區(qū)、酒泉市金塔縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、洛陽市澗西區(qū)、樂山市峨眉山市

上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

近日,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)前沿人工智能實(shí)驗(yàn)室宣布,正式推出Fin-Eval 6.0評(píng)估基準(zhǔn)。這是一個(gè)為全面評(píng)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(píng)估集進(jìn)行升級(jí),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(duì)高標(biāo)準(zhǔn)、專業(yè)化AI評(píng)估工具日益增長(zhǎng)的迫切需求。

Fin-Eval 6.0的核心亮點(diǎn)包括:

??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋: 基準(zhǔn)測(cè)試包含六大核心模塊:金融學(xué)術(shù)知識(shí)、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(cè)試。

??? ?海量高質(zhì)量試題: 超過16,000道題目深度模擬了真實(shí)的金融工作場(chǎng)景與決策過程,旨在全方位檢驗(yàn)大模型在金融領(lǐng)域的綜合應(yīng)用能力。

上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

??? ?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(cè)試”評(píng)估維度,直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。

六維評(píng)估矩陣:覆蓋金融領(lǐng)域全場(chǎng)景

Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評(píng)估的廣度與深度,實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)踐、從單一能力到復(fù)雜任務(wù)的立體考察:

推動(dòng)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(xiǎn)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(jiān)實(shí)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(chǎng)部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過對(duì)模型優(yōu)勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)謹(jǐn)評(píng)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。

上海財(cái)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(píng)估基準(zhǔn)|界面新聞

更重要的是,F(xiàn)in-Eval 6.0的推廣有望催生一個(gè)圍繞金融AI評(píng)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(lì)研究者與開發(fā)者之間的良性競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)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(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。

上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校長(zhǎng)、黨委副書記、滴水湖高級(jí)金融學(xué)院院長(zhǎng)劉元春表示,當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)域大模型評(píng)測(cè)體系具有雙重價(jià)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(jià)值,體現(xiàn)了頂尖金融院校在推動(dòng)金融科技發(fā)展的重要責(zé)任。

測(cè)評(píng)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級(jí)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(píng)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(cè)試”模塊進(jìn)一步聚焦模型在金融場(chǎng)景中的安全性與可靠性;而“金融多模態(tài)能力評(píng)測(cè)”的引入,則填補(bǔ)了當(dāng)前評(píng)估體系在該領(lǐng)域的部分空白,并緊密貼合實(shí)際業(yè)務(wù)需求,具有重要意義。另一方面,F(xiàn)in-Eval 6.0對(duì)以往版本的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了整合與拓展,使得整個(gè)評(píng)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(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)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(píng)測(cè)等維度。在安全層面,將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測(cè)框架,抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面,依托上財(cái)在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢(shì),研究團(tuán)隊(duì)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(cè)試集,動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識(shí)邊界。同時(shí),在“智能體元年”的背景下,有關(guān)金融智能體的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請(qǐng)期待!

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