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揚(yáng)州市江都區(qū)、重慶市永川區(qū)、安康市旬陽市、廣西玉林市興業(yè)縣、天水市張家川回族自治縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣
延邊敦化市、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、廣西百色市凌云縣、徐州市云龍區(qū)、菏澤市巨野縣、福州市閩侯縣、臺州市黃巖區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣
韶關(guān)市始興縣、無錫市錫山區(qū)、黔東南錦屏縣、廣西賀州市八步區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、定安縣定城鎮(zhèn)
齊齊哈爾市依安縣、連云港市海州區(qū)、漳州市云霄縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、丹東市振安區(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
果洛甘德縣、廣西桂林市陽朔縣、廣西河池市天峨縣、肇慶市懷集縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、忻州市忻府區(qū)
廣西防城港市上思縣、大理大理市、深圳市龍華區(qū)、玉樹治多縣、白銀市白銀區(qū)
臺州市三門縣、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、信陽市平橋區(qū)
樂山市井研縣、南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、嘉興市海鹽縣、宜春市上高縣、海東市互助土族自治縣、呂梁市文水縣、江門市新會區(qū)、漳州市東山縣、焦作市沁陽市、紅河瀘西縣
延安市甘泉縣、廣西桂林市興安縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、婁底市新化縣、臨沂市蘭山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、廣西桂林市陽朔縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、中山市南頭鎮(zhèn)
蘇州市常熟市、鶴崗市興山區(qū)、太原市尖草坪區(qū)、通化市柳河縣、長沙市岳麓區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、遵義市正安縣、延安市黃龍縣、綿陽市江油市
哈爾濱市方正縣、酒泉市敦煌市、徐州市邳州市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、貴陽市白云區(qū)、甘南卓尼縣
南京市溧水區(qū)、臨高縣臨城鎮(zhèn)、福州市長樂區(qū)、三明市尤溪縣、文山丘北縣、吉安市井岡山市、鶴崗市南山區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、上海市楊浦區(qū)、哈爾濱市木蘭縣
漳州市薌城區(qū)、吉安市吉水縣、成都市龍泉驛區(qū)、廣州市番禺區(qū)、白城市通榆縣、果洛瑪多縣、丹東市鳳城市
廣西梧州市岑溪市、濰坊市臨朐縣、淮南市鳳臺縣、三亞市吉陽區(qū)、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
寧德市周寧縣、瓊海市大路鎮(zhèn)、濟(jì)南市歷城區(qū)、長治市平順縣、海北祁連縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、成都市錦江區(qū)、臨汾市古縣、蕪湖市繁昌區(qū)
周口市商水縣、湘西州花垣縣、廣西柳州市柳城縣、廣西百色市平果市、東營市河口區(qū)、株洲市石峰區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、阜陽市潁上縣、安康市寧陜縣
淄博市高青縣、海西蒙古族烏蘭縣、廣安市華鎣市、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、淮南市鳳臺縣、重慶市長壽區(qū)、河源市東源縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、雅安市雨城區(qū)
長治市沁縣、孝感市云夢縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、酒泉市肅州區(qū)、長春市朝陽區(qū)、昭通市大關(guān)縣、東莞市萬江街道、淮南市鳳臺縣、長春市德惠市、廣西桂林市疊彩區(qū)
郴州市蘇仙區(qū)、漳州市華安縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、岳陽市岳陽縣、盤錦市盤山縣、商洛市洛南縣、宜賓市翠屏區(qū)
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沈陽市遼中區(qū)、隴南市西和縣、紹興市上虞區(qū)、駐馬店市遂平縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、鐵嶺市鐵嶺縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、營口市西市區(qū)、永州市雙牌縣、洛陽市孟津區(qū)
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萬寧市大茂鎮(zhèn)、綿陽市游仙區(qū)、永州市新田縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、韶關(guān)市曲江區(qū)
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大理云龍縣、長沙市瀏陽市、攀枝花市西區(qū)、煙臺市福山區(qū)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)
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南昌市西湖區(qū)、衡陽市衡東縣、北京市房山區(qū)、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、五指山市水滿
焦作市馬村區(qū)、杭州市臨安區(qū)、青島市黃島區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、瓊海市潭門鎮(zhèn)、北京市大興區(qū)
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通化市柳河縣、常德市武陵區(qū)、黔南獨(dú)山縣、榆林市神木市、綿陽市北川羌族自治縣、阜陽市臨泉縣、廣西柳州市柳北區(qū)、淄博市周村區(qū)
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鄭州市鞏義市、龍巖市永定區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安陽市龍安區(qū)、南京市秦淮區(qū)
紅河蒙自市、黔東南劍河縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西柳州市柳城縣、牡丹江市林口縣、隴南市康縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、呂梁市交口縣、玉溪市華寧縣、晉中市壽陽縣
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哈爾濱市呼蘭區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、廣西河池市天峨縣、合肥市巢湖市、南昌市青云譜區(qū)、東莞市東城街道、南平市松溪縣、煙臺市萊州市、渭南市潼關(guān)縣、揚(yáng)州市儀征市
北京市懷柔區(qū)、湖州市吳興區(qū)、文昌市會文鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、漢中市勉縣、重慶市大渡口區(qū)
南充市南部縣、連云港市連云區(qū)、中山市板芙鎮(zhèn)、廣西百色市凌云縣、阜新市彰武縣、錦州市北鎮(zhèn)市、大理鶴慶縣、三沙市西沙區(qū)、蘭州市皋蘭縣
資陽市雁江區(qū)、鞍山市鐵東區(qū)、寧波市余姚市、大理鶴慶縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、沈陽市和平區(qū)、瀘州市敘永縣、涼山美姑縣、商丘市永城市
大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、遵義市播州區(qū)、開封市尉氏縣、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、安慶市懷寧縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、廣元市蒼溪縣、宿州市碭山縣
臨夏臨夏市、遵義市余慶縣、寧波市寧海縣、宜昌市長陽土家族自治縣、儋州市木棠鎮(zhèn)、池州市東至縣、中山市大涌鎮(zhèn)、寶雞市眉縣、佛山市順德區(qū)、廣西百色市德??h
杭州市桐廬縣、信陽市潢川縣、運(yùn)城市平陸縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、玉溪市華寧縣
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重慶市長壽區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、廣西桂林市全州縣、通化市通化縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
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上海財經(jīng)大學(xué)發(fā)布Fin-Eval 6.0:為金融領(lǐng)域大模型設(shè)立全新評估基準(zhǔn)|界面新聞
近日,上海財經(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評估基準(zhǔn)。這是一個為全面評估大型語言模型(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評估集進(jìn)行升級,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)對高標(biāo)準(zhǔn)、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(diǎn)包括:
??? ?全面的領(lǐng)域覆蓋: 基準(zhǔn)測試包含六大核心模塊:金融學(xué)術(shù)知識、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。

??? ?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)性測試”評估維度,直面當(dāng)前金融AI發(fā)展的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
六維評估矩陣:覆蓋金融領(lǐng)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(lǐng)域確保了評估的廣度與深度,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部署AI應(yīng)用的金融機(jī)構(gòu)提供了更可靠的風(fēng)險評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險的嚴(yán)謹(jǐn)評估,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。

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(lǐng)域的整體水平,最終推動更安全、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)型與社會經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財經(jīng)大學(xué)校長、黨委副書記、滴水湖高級金融學(xué)院院長劉元春表示,當(dāng)前發(fā)布的金融領(lǐng)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(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(zé)任。
測評團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院與滴水湖高級金融學(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)性測試”模塊進(jìn)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(bǔ)了當(dāng)前評估體系在該領(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對以往版本的基準(zhǔn)測試進(jìn)行了整合與拓展,使得整個評估體系更加全面、準(zhǔn)確,能夠更好地反映金融AI系統(tǒng)的綜合能力。
未來,上海財經(jīng)大學(xué)會更加關(guān)注金融領(lǐng)域的安全合規(guī)、能力建設(shè)與智能體評測等維度。在安全層面,將會建設(shè)更加體系化的評測框架,抓住模型“底線”。在能力建設(shè)層面,依托上財在金融學(xué)科建設(shè)中優(yōu)勢,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)測試集,動態(tài)監(jiān)測和量化分析大模型在金融領(lǐng)域的能力與知識邊界。同時,在“智能體元年”的背景下,有關(guān)金融智能體的評測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請期待!
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