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湘潭市韶山市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、馬鞍山市雨山區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、寧波市北侖區(qū)、中山市橫欄鎮(zhèn)








南陽(yáng)市唐河縣、甘孜九龍縣、黃石市黃石港區(qū)、貴陽(yáng)市南明區(qū)、長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)、湖州市南潯區(qū)








贛州市寧都縣、文昌市文教鎮(zhèn)、上海市寶山區(qū)、成都市溫江區(qū)、錦州市義縣、中山市南頭鎮(zhèn)








綿陽(yáng)市梓潼縣、溫州市泰順縣、臨汾市翼城縣、杭州市西湖區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、雞西市密山市、株洲市天元區(qū)、永州市道縣、汕尾市海豐縣








南京市秦淮區(qū)、延安市甘泉縣、白城市洮南市、延邊汪清縣、鹽城市大豐區(qū)、西安市藍(lán)田縣、東方市大田鎮(zhèn)、昆明市安寧市、盤錦市盤山縣、上海市靜安區(qū)








鄭州市新密市、周口市鹿邑縣、東營(yíng)市利津縣、韶關(guān)市武江區(qū)、沈陽(yáng)市蘇家屯區(qū)








郴州市汝城縣、常州市新北區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、宜春市上高縣、北京市房山區(qū)、雅安市石棉縣、金華市金東區(qū)、蚌埠市五河縣、衢州市江山市








郴州市桂陽(yáng)縣、臨汾市堯都區(qū)、黔南福泉市、廣西河池市金城江區(qū)、雙鴨山市寶清縣、濟(jì)寧市兗州區(qū)、臨汾市汾西縣、肇慶市四會(huì)市、德陽(yáng)市羅江區(qū)、商丘市寧陵縣








晉城市沁水縣、阜陽(yáng)市界首市、黔東南三穗縣、本溪市本溪滿族自治縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)








臨汾市襄汾縣、武威市民勤縣、渭南市蒲城縣、寶雞市鳳縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、長(zhǎng)治市沁源縣、昆明市呈貢區(qū)、呂梁市嵐縣、鹽城市響水縣、許昌市鄢陵縣








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白銀市平川區(qū)、西寧市城東區(qū)、黃岡市蘄春縣、定西市隴西縣、齊齊哈爾市甘南縣、撫州市崇仁縣、伊春市嘉蔭縣








白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、通化市二道江區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、中山市石岐街道、婁底市雙峰縣、晉中市和順縣








六盤水市鐘山區(qū)、郴州市宜章縣、文昌市文教鎮(zhèn)、達(dá)州市通川區(qū)、永州市零陵區(qū)








澄邁縣福山鎮(zhèn)、商丘市民權(quán)縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、瀘州市江陽(yáng)區(qū)、西寧市城西區(qū)、宜春市靖安縣








廣安市廣安區(qū)、遼陽(yáng)市燈塔市、黃岡市團(tuán)風(fēng)縣、九江市武寧縣、衡陽(yáng)市祁東縣、運(yùn)城市聞喜縣、達(dá)州市萬(wàn)源市、鐵嶺市開(kāi)原市








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武漢市東西湖區(qū)、開(kāi)封市祥符區(qū)、隨州市隨縣、宣城市旌德縣、荊州市石首市、麗水市蓮都區(qū)、保山市施甸縣、東營(yíng)市利津縣、江門市鶴山市、南京市玄武區(qū)








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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(yǔ)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(kāi)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guó)金融AI邁向新高度

大型語(yǔ)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(guó)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(guò)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(guò)公開(kāi)排行榜和持續(xù)更新的數(shù)據(jù)集,將激勵(lì)研究者與開(kāi)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(kāi)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(lái),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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