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佛山市南海區(qū)、南充市嘉陵區(qū)、上海市楊浦區(qū)、海東市平安區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、松原市乾安縣、商丘市夏邑縣、焦作市沁陽(yáng)市、溫州市洞頭區(qū)、廣西桂林市永福縣








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蘭州市紅古區(qū)、杭州市拱墅區(qū)、宜賓市高縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、錦州市太和區(qū)








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昭通市魯?shù)榭h、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、煙臺(tái)市牟平區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗








天津市紅橋區(qū)、襄陽(yáng)市谷城縣、臨夏永靖縣、東莞市謝崗鎮(zhèn)、周口市鹿邑縣








儋州市峨蔓鎮(zhèn)、銅陵市樅陽(yáng)縣、恩施州建始縣、邵陽(yáng)市邵東市、榆林市靖邊縣、荊門市沙洋縣、中山市西區(qū)街道、眉山市仁壽縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、廣西南寧市馬山縣








廣西崇左市大新縣、揭陽(yáng)市普寧市、衢州市龍游縣、寧德市壽寧縣、池州市貴池區(qū)








揭陽(yáng)市榕城區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海勃灣區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、滁州市鳳陽(yáng)縣、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、滁州市來(lái)安縣、贛州市崇義縣、九江市共青城市








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廣西貴港市港北區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、臺(tái)州市天臺(tái)縣、荊州市公安縣、臨汾市翼城縣、佛山市高明區(qū)、吉安市井岡山市、貴陽(yáng)市修文縣、南昌市安義縣、株洲市蘆淞區(qū)








沈陽(yáng)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(yíng)口市西市區(qū)、永州市雙牌縣、洛陽(yáng)市孟津區(qū)








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銅陵市義安區(qū)、安陽(yáng)市殷都區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)、直轄縣仙桃市、荊門市鐘祥市、忻州市偏關(guān)縣








保山市昌寧縣、杭州市富陽(yáng)區(qū)、商丘市寧陵縣、遼陽(yáng)市遼陽(yáng)縣、東莞市常平鎮(zhèn)、泰安市肥城市、許昌市建安區(qū)








屯昌縣坡心鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、昆明市呈貢區(qū)、海東市化隆回族自治縣、佛山市南海區(qū)、臨汾市蒲縣、銅陵市銅官區(qū)、嘉興市嘉善縣、廣西柳州市城中區(qū)、廣西賀州市鐘山縣








玉樹曲麻萊縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、黃山市休寧縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、丹東市振安區(qū)








商洛市鎮(zhèn)安縣、汕頭市金平區(qū)、煙臺(tái)市萊陽(yáng)市、朝陽(yáng)市龍城區(qū)、梅州市梅江區(qū)








內(nèi)江市資中縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、遼陽(yáng)市弓長(zhǎng)嶺區(qū)、淄博市周村區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、濱州市鄒平市、荊州市沙市區(qū)、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、營(yíng)口市老邊區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)








通化市輝南縣、儋州市南豐鎮(zhèn)、黃石市黃石港區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、黔東南劍河縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、邵陽(yáng)市城步苗族自治縣








重慶市忠縣、江門市臺(tái)山市、曲靖市宣威市、鐵嶺市銀州區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣








寧波市海曙區(qū)、南昌市東湖區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、延安市黃陵縣、哈爾濱市松北區(qū)、本溪市溪湖區(qū)、廣安市鄰水縣、宜昌市秭歸縣








昭通市鎮(zhèn)雄縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、東莞市虎門鎮(zhèn)、嘉興市秀洲區(qū)、南通市如皋市、天水市武山縣、北京市門頭溝區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、紅河紅河縣








平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、甘孜白玉縣、連云港市連云區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣








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直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、伊春市伊美區(qū)、慶陽(yáng)市環(huán)縣、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣、武漢市武昌區(qū)








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平頂山市葉縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、聊城市東阿縣、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、臨沂市羅莊區(qū)、三明市清流縣








東莞市橋頭鎮(zhèn)、徐州市新沂市、玉溪市通海縣、漢中市城固縣、泰州市高港區(qū)、南充市閬中市、涼山會(huì)理市、上海市徐匯區(qū)








廣西桂林市陽(yáng)朔縣、丹東市振興區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、松原市乾安縣、上饒市信州區(qū)、遵義市正安縣、鶴崗市蘿北縣、黑河市五大連池市、太原市陽(yáng)曲縣、海西蒙古族茫崖市








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內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、鐵嶺市西豐縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、西雙版納勐海縣、常州市溧陽(yáng)市、德州市夏津縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎賚諾爾區(qū)、龍巖市連城縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)








商洛市丹鳳縣、吉林市舒蘭市、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、蘇州市張家港市、寧德市柘榮縣、隴南市文縣、臨滄市臨翔區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)








南充市儀隴縣、定西市安定區(qū)、上饒市德興市、澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、湖州市南潯區(qū)、貴陽(yáng)市息烽縣、蘇州市虎丘區(qū)








連云港市灌云縣、東莞市莞城街道、婁底市婁星區(qū)、周口市項(xiàng)城市、西安市新城區(qū)、德宏傣族景頗族自治州隴川縣








隴南市康縣、宜賓市長(zhǎng)寧縣、常德市安鄉(xiāng)縣、太原市小店區(qū)、駐馬店市確山縣、廣西欽州市靈山縣、衢州市柯城區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、海北剛察縣、江門市新會(huì)區(qū)

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(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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