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揚州市高郵市、懷化市通道侗族自治縣、遵義市湄潭縣、宜昌市當陽市、常州市金壇區(qū)、黃岡市黃州區(qū)、贛州市崇義縣
宜昌市秭歸縣、太原市小店區(qū)、吉林市磐石市、甘南碌曲縣、寶雞市麟游縣、阜新市太平區(qū)、晉城市城區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、信陽市新縣
洛陽市新安縣、湘西州龍山縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、海東市互助土族自治縣、安順市西秀區(qū)、恩施州巴東縣、齊齊哈爾市富??h
蘭州市永登縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、衢州市開化縣、廣西桂林市雁山區(qū)、臺州市椒江區(qū)、十堰市竹溪縣、陽泉市平定縣、南平市浦城縣、衡陽市衡南縣
荊門市沙洋縣、莆田市秀嶼區(qū)、雞西市虎林市、儋州市雅星鎮(zhèn)、重慶市忠縣、宜昌市秭歸縣、鐵嶺市調兵山市、三門峽市靈寶市、廣西來賓市武宣縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)
寧德市古田縣、咸陽市淳化縣、內蒙古阿拉善盟額濟納旗、寧德市壽寧縣、渭南市蒲城縣、廣西玉林市陸川縣、駐馬店市新蔡縣
平頂山市汝州市、肇慶市懷集縣、德陽市綿竹市、中山市小欖鎮(zhèn)、上海市長寧區(qū)、荊門市沙洋縣、許昌市建安區(qū)、銅陵市樅陽縣、泰安市泰山區(qū)、重慶市武隆區(qū)
葫蘆島市南票區(qū)、滁州市來安縣、岳陽市汨羅市、鐵嶺市西豐縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、大連市普蘭店區(qū)、宿州市埇橋區(qū)
內蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、宣城市寧國市、甘孜德格縣、臨沂市沂水縣、成都市龍泉驛區(qū)、蘭州市紅古區(qū)
北京市石景山區(qū)、成都市彭州市、攀枝花市東區(qū)、紹興市新昌縣、泉州市德化縣、遵義市桐梓縣、岳陽市湘陰縣、肇慶市高要區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
運城市芮城縣、內蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、重慶市豐都縣、郴州市臨武縣、焦作市溫縣、甘孜石渠縣、泰安市新泰市、廣西賀州市昭平縣
紅河蒙自市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、汕頭市潮陽區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、黃岡市羅田縣、洛陽市宜陽縣、三沙市南沙區(qū)、揚州市邗江區(qū)、馬鞍山市花山區(qū)、曲靖市麒麟區(qū)
曲靖市馬龍區(qū)、淄博市博山區(qū)、樂山市峨眉山市、太原市小店區(qū)、廣西桂林市陽朔縣、??谑协偵絽^(qū)、榆林市府谷縣、朝陽市建平縣、重慶市大足區(qū)
中山市南朗鎮(zhèn)、成都市武侯區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、武漢市洪山區(qū)、攀枝花市東區(qū)、內蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、甘南迭部縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、大慶市紅崗區(qū)
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上海財經大學發(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)性基準數據集。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。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。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)及產業(yè)生態(tài)。通過公開排行榜和持續(xù)更新的數據集,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)的數字化轉型與社會經濟的高質量發(fā)展注入新動力。
上海財經大學校長、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,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、上海財經大學統(tǒng)計與數據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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