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信陽市光山縣、臨沂市蒙陰縣、黔東南黃平縣、孝感市孝南區(qū)、濰坊市臨朐縣、瓊海市萬泉鎮(zhèn)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)
淮北市相山區(qū)、北京市順義區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、綏化市慶安縣、忻州市繁峙縣
廣西百色市右江區(qū)、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、三明市三元區(qū)、連云港市東??h、咸陽市乾縣、云浮市云安區(qū)、忻州市保德縣、江門市鶴山市
酒泉市瓜州縣、安慶市宜秀區(qū)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、清遠(yuǎn)市英德市、哈爾濱市松北區(qū)、龍巖市漳平市
黃岡市羅田縣、隴南市武都區(qū)、吉安市峽江縣、重慶市綦江區(qū)、撫州市南城縣、漳州市南靖縣、松原市扶余市、綏化市明水縣
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、長治市黎城縣、南充市閬中市、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、黃岡市麻城市、阜新市太平區(qū)、定西市臨洮縣
洛陽市西工區(qū)、江門市蓬江區(qū)、儋州市木棠鎮(zhèn)、龍巖市武平縣、馬鞍山市花山區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、天津市西青區(qū)、遵義市仁懷市
安陽市湯陰縣、肇慶市懷集縣、漳州市長泰區(qū)、深圳市坪山區(qū)、南京市浦口區(qū)
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、哈爾濱市方正縣、天津市武清區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、金華市婺城區(qū)
洛陽市宜陽縣、天水市張家川回族自治縣、昆明市呈貢區(qū)、長治市黎城縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、懷化市會(huì)同縣
黃石市鐵山區(qū)、中山市大涌鎮(zhèn)、南平市浦城縣、周口市太康縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、廣西百色市隆林各族自治縣、海口市龍華區(qū)、鞍山市立山區(qū)、牡丹江市東寧市
臨汾市大寧縣、榆林市定邊縣、朝陽市龍城區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、鄭州市二七區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣
益陽市安化縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、恩施州建始縣、果洛瑪沁縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣
廣西河池市宜州區(qū)、永州市新田縣、朔州市右玉縣、忻州市靜樂縣、五指山市毛陽、吉安市廬陵新區(qū)、東營市墾利區(qū)、淄博市周村區(qū)
德州市陵城區(qū)、甘孜稻城縣、常州市武進(jìn)區(qū)、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、三亞市海棠區(qū)、重慶市開州區(qū)、湘西州鳳凰縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、鶴崗市東山區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗
雅安市名山區(qū)、延安市子長市、遵義市正安縣、岳陽市平江縣、麗水市青田縣、武漢市黃陂區(qū)、六安市金寨縣、紹興市越城區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)
蚌埠市淮上區(qū)、廣西梧州市長洲區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、延安市黃陵縣
寧德市屏南縣、遼陽市遼陽縣、甘南瑪曲縣、臨汾市翼城縣、荊門市鐘祥市、貴陽市清鎮(zhèn)市、宿遷市沭陽縣、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)
湘西州龍山縣、惠州市龍門縣、安康市紫陽縣、南充市嘉陵區(qū)、南陽市宛城區(qū)、威海市榮成市、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、滁州市鳳陽縣、南充市西充縣
遼陽市燈塔市、徐州市賈汪區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)、廣州市白云區(qū)、汕頭市潮南區(qū)
駐馬店市泌陽縣、玉樹囊謙縣、重慶市渝中區(qū)、濮陽市范縣、張掖市臨澤縣、成都市溫江區(qū)、株洲市炎陵縣、安陽市湯陰縣
湘西州鳳凰縣、九江市永修縣、蘭州市七里河區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、黔東南麻江縣
河源市紫金縣、瀘州市合江縣、煙臺(tái)市龍口市、安慶市岳西縣、河源市和平縣、達(dá)州市開江縣、廈門市海滄區(qū)、晉中市祁縣、寧德市古田縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)
長春市綠園區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、伊春市金林區(qū)、東營市河口區(qū)、昭通市水富市、遵義市桐梓縣、銅仁市思南縣、龍巖市新羅區(qū)、北京市大興區(qū)
長春市南關(guān)區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市麟游縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、宜昌市猇亭區(qū)、合肥市長豐縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、呂梁市中陽縣、黃岡市紅安縣
汕頭市龍湖區(qū)、大慶市林甸縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、丹東市振興區(qū)、南充市蓬安縣、北京市西城區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
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武漢市江夏區(qū)、涼山布拖縣、昆明市石林彝族自治縣、長沙市望城區(qū)、九江市濂溪區(qū)
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麗水市遂昌縣、陽泉市盂縣、湛江市霞山區(qū)、牡丹江市寧安市、白山市江源區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣
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麗水市縉云縣、榆林市橫山區(qū)、文昌市文城鎮(zhèn)、阜陽市潁州區(qū)、南平市順昌縣、泰安市岱岳區(qū)、??谑行阌^(qū)、廣安市廣安區(qū)、玉溪市紅塔區(qū)、平頂山市葉縣
延安市甘泉縣、德陽市綿竹市、雅安市蘆山縣、杭州市濱江區(qū)、黔東南黃平縣、廣西百色市平果市、瀘州市合江縣
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畢節(jié)市黔西市、松原市寧江區(qū)、周口市西華縣、鞍山市臺(tái)安縣、銅川市耀州區(qū)、恩施州建始縣、懷化市洪江市、宜春市豐城市、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、天水市麥積區(qū)
臨滄市臨翔區(qū)、沈陽市和平區(qū)、泰安市寧陽縣、臨汾市翼城縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、韶關(guān)市曲江區(qū)、濰坊市昌邑市、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、上海市黃浦區(qū)
紹興市諸暨市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、宜昌市夷陵區(qū)、伊春市豐林縣、嘉興市秀洲區(qū)、上饒市廣豐區(qū)、寧夏銀川市賀蘭縣、南京市江寧區(qū)、淮安市淮安區(qū)
開封市祥符區(qū)、黃石市大冶市、遼陽市文圣區(qū)、開封市通許縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、淮安市清江浦區(qū)
定安縣雷鳴鎮(zhèn)、長春市榆樹市、漳州市漳浦縣、武威市涼州區(qū)、婁底市雙峰縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、達(dá)州市大竹縣、煙臺(tái)市福山區(qū)、青島市市北區(qū)
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遼陽市文圣區(qū)、昌江黎族自治縣叉河鎮(zhèn)、六盤水市鐘山區(qū)、大理彌渡縣、南通市崇川區(qū)
西安市新城區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、永州市江永縣、昆明市官渡區(qū)、海西蒙古族天峻縣、天津市紅橋區(qū)
廣西南寧市隆安縣、沈陽市法庫縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、泰州市高港區(qū)、雅安市漢源縣、漯河市源匯區(qū)、大慶市林甸縣、蚌埠市五河縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(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(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(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)域全場景
Fin-Eval 6.0通過六大核心領(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(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(xiǎn)評(píng)估和模型選型依據(jù)。通過對(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。

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(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、黨委副書記、滴水湖高級(jí)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(píng)測體系具有雙重價(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(píng)測”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,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)測等維度。在安全層面,將會(huì)建設(shè)更加體系化的評(píng)測框架,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)測試集,動(dòng)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(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)測標(biāo)準(zhǔn)也在籌備建設(shè)中,敬請(qǐng)期待!
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