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長沙市長沙縣、東莞市麻涌鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)市上栗縣、汕頭市濠江區(qū)、淮南市謝家集區(qū)、昭通市水富市、臨夏臨夏縣、婁底市婁星區(qū)、大連市莊河市
東莞市橫瀝鎮(zhèn)、棗莊市嶧城區(qū)、杭州市江干區(qū)、安康市白河縣、鄭州市新密市、三門峽市澠池縣、大興安嶺地區(qū)加格達奇區(qū)
信陽市羅山縣、溫州市永嘉縣、太原市迎澤區(qū)、大連市甘井子區(qū)、淮北市烈山區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、寶雞市金臺區(qū)、五指山市通什、雞西市密山市
廣西柳州市融水苗族自治縣、西安市蓮湖區(qū)、上海市嘉定區(qū)、十堰市丹江口市、漳州市薌城區(qū)、甘孜九龍縣、遵義市綏陽縣
朝陽市龍城區(qū)、六安市裕安區(qū)、廣州市荔灣區(qū)、東營市東營區(qū)、昭通市彝良縣、中山市坦洲鎮(zhèn)、鐵嶺市開原市、荊州市石首市、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣
玉溪市華寧縣、黃山市屯溪區(qū)、十堰市丹江口市、三亞市崖州區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
遼陽市弓長嶺區(qū)、湛江市徐聞縣、吉安市吉州區(qū)、廣州市番禺區(qū)、南京市建鄴區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、遼陽市太子河區(qū)、鶴壁市淇濱區(qū)
海南共和縣、荊州市江陵縣、廣西柳州市城中區(qū)、黔西南普安縣、玉溪市華寧縣、濰坊市昌樂縣、清遠市連州市、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
長治市平順縣、臺州市臨海市、茂名市高州市、重慶市渝中區(qū)、臺州市玉環(huán)市、天津市寶坻區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、舟山市嵊泗縣、寶雞市麟游縣
黔南荔波縣、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、樂山市五通橋區(qū)、長春市農(nóng)安縣、遂寧市蓬溪縣、晉城市陵川縣、銅仁市江口縣、寧波市奉化區(qū)
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三明市將樂縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西百色市凌云縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)
上海市奉賢區(qū)、西安市高陵區(qū)、許昌市建安區(qū)、太原市古交市、漳州市南靖縣、洛陽市欒川縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、東莞市塘廈鎮(zhèn)
宿遷市宿城區(qū)、運城市垣曲縣、長沙市長沙縣、銅仁市萬山區(qū)、臺州市三門縣、常州市新北區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、銅仁市印江縣
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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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