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黔南貴定縣、婁底市漣源市、運城市平陸縣、永州市寧遠縣、呂梁市嵐縣、定安縣龍河鎮(zhèn)、煙臺市萊山區(qū)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)
南陽市新野縣、商洛市柞水縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市扎蘭屯市、郴州市桂陽縣、贛州市章貢區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、荊門市鐘祥市、銅陵市銅官區(qū)、慶陽市正寧縣
金華市義烏市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西桂林市秀峰區(qū)、黔南羅甸縣、三亞市海棠區(qū)、江門市新會區(qū)
嘉興市海鹽縣、黔南獨山縣、合肥市肥西縣、三沙市西沙區(qū)、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、臨滄市滄源佤族自治縣、三明市明溪縣、廣西柳州市鹿寨縣、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、南陽市鎮(zhèn)平縣
濮陽市范縣、贛州市大余縣、河源市東源縣、信陽市新縣、無錫市梁溪區(qū)、哈爾濱市通河縣、蘭州市城關(guān)區(qū)、金華市金東區(qū)
廣西南寧市隆安縣、隨州市隨縣、武漢市漢陽區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、南通市海門區(qū)、臨夏臨夏市、寶雞市扶風縣
東莞市中堂鎮(zhèn)、宜春市宜豐縣、寧夏固原市涇源縣、西寧市城中區(qū)、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、鐵嶺市昌圖縣、溫州市洞頭區(qū)、茂名市高州市、東莞市長安鎮(zhèn)
大同市靈丘縣、安陽市內(nèi)黃縣、南陽市唐河縣、威海市榮成市、沈陽市康平縣、邵陽市武岡市
天津市薊州區(qū)、濟南市萊蕪區(qū)、延邊圖們市、漢中市城固縣、大理云龍縣、涼山冕寧縣、贛州市安遠縣、滁州市天長市、大理大理市
德宏傣族景頗族自治州隴川縣、鄭州市滎陽市、晉城市城區(qū)、咸陽市淳化縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
安順市普定縣、阜陽市潁泉區(qū)、隴南市武都區(qū)、湖州市德清縣、銅仁市萬山區(qū)、大慶市大同區(qū)、鹽城市濱??h、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、黔東南從江縣
三亞市吉陽區(qū)、日照市嵐山區(qū)、文山文山市、吉安市新干縣、揚州市寶應縣、杭州市蕭山區(qū)、寧夏銀川市興慶區(qū)、隨州市曾都區(qū)、楚雄楚雄市
昭通市魯?shù)榭h、株洲市石峰區(qū)、黃岡市黃梅縣、太原市清徐縣、昆明市五華區(qū)、雞西市恒山區(qū)、廣西河池市宜州區(qū)
南陽市內(nèi)鄉(xiāng)縣、馬鞍山市含山縣、黔東南從江縣、安慶市宜秀區(qū)、東莞市麻涌鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)
咸寧市通城縣、中山市坦洲鎮(zhèn)、福州市鼓樓區(qū)、安慶市懷寧縣、黔東南劍河縣、長春市寬城區(qū)、吉安市新干縣
陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、葫蘆島市連山區(qū)、淮南市八公山區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、白城市洮南市、衡陽市衡山縣、眉山市彭山區(qū)、襄陽市宜城市、茂名市化州市、杭州市余杭區(qū)
成都市彭州市、綏化市蘭西縣、長治市沁源縣、重慶市酉陽縣、淮南市潘集區(qū)
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、臨夏康樂縣、云浮市云城區(qū)、玉溪市易門縣、甘孜理塘縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)
寧夏銀川市靈武市、雞西市城子河區(qū)、畢節(jié)市納雍縣、四平市梨樹縣、東方市八所鎮(zhèn)
白銀市景泰縣、果洛甘德縣、鹽城市建湖縣、信陽市淮濱縣、甘孜理塘縣、天津市寧河區(qū)、哈爾濱市五常市、文昌市會文鎮(zhèn)
黃南同仁市、伊春市大箐山縣、懷化市辰溪縣、巴中市通江縣、焦作市中站區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、商洛市商州區(qū)、梅州市大埔縣
寶雞市金臺區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、南平市延平區(qū)、齊齊哈爾市訥河市、甘孜理塘縣、重慶市合川區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、河源市紫金縣、攀枝花市西區(qū)、衢州市常山縣
萬寧市和樂鎮(zhèn)、自貢市大安區(qū)、黔南都勻市、樂山市峨眉山市、徐州市邳州市、海南貴德縣、紹興市諸暨市、黃南同仁市、本溪市本溪滿族自治縣、德州市齊河縣
太原市婁煩縣、江門市新會區(qū)、黃南河南蒙古族自治縣、晉城市澤州縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、紹興市上虞區(qū)、黔南惠水縣
南通市如皋市、上海市松江區(qū)、湖州市南潯區(qū)、杭州市下城區(qū)、南陽市南召縣、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣
昭通市永善縣、許昌市鄢陵縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、重慶市涪陵區(qū)、牡丹江市林口縣、三沙市西沙區(qū)、太原市晉源區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、銅陵市義安區(qū)、天津市濱海新區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、中山市中山港街道、贛州市崇義縣、三門峽市澠池縣、樂山市沙灣區(qū)
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梅州市大埔縣、上饒市余干縣、涼山昭覺縣、紹興市上虞區(qū)、臨沂市郯城縣、濰坊市壽光市、臨夏永靖縣、紹興市柯橋區(qū)、孝感市應城市
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文山丘北縣、六盤水市水城區(qū)、涼山冕寧縣、淮安市盱眙縣、吉安市井岡山市、周口市扶溝縣
鞍山市海城市、遼陽市遼陽縣、北京市西城區(qū)、常德市武陵區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)
西雙版納勐臘縣、白銀市靖遠縣、宜昌市宜都市、長沙市望城區(qū)、臨汾市浮山縣、哈爾濱市尚志市、九江市彭澤縣、鶴崗市南山區(qū)
濟南市章丘區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、定西市通渭縣、蘭州市紅古區(qū)、蘇州市吳江區(qū)、廈門市海滄區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市
商洛市丹鳳縣、東莞市南城街道、儋州市雅星鎮(zhèn)、常州市新北區(qū)、濰坊市寒亭區(qū)、內(nèi)江市市中區(qū)、云浮市云城區(qū)、棗莊市山亭區(qū)
上饒市廣信區(qū)、阜新市清河門區(qū)、臨沂市郯城縣、鹽城市濱??h、漢中市略陽縣
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、大慶市林甸縣、廣西柳州市魚峰區(qū)、黃岡市浠水縣、渭南市大荔縣
雙鴨山市友誼縣、臨汾市襄汾縣、重慶市南岸區(qū)、楚雄祿豐市、儋州市大成鎮(zhèn)、隴南市宕昌縣、濟南市歷下區(qū)、榆林市橫山區(qū)、北京市石景山區(qū)、瀘州市納溪區(qū)
渭南市合陽縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
通化市梅河口市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、宜春市奉新縣、宜昌市枝江市、湘西州吉首市、蕪湖市無為市、酒泉市肅州區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣
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上海財經(jīng)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(jīng)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(gòu)建的開創(chuàng)性基準數(shù)據(jù)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(shù)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(zhì)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(shù)。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(shù)研究和技術(shù)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(gòu)提供了更可靠的風險評估和模型選型依據(jù)。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(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)在金融領域落地,為金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與社會經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。
上海財經(jīng)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(shù)治理框架提供依據(jù),另一方面為商業(yè)機構(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(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)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(shù)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(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。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(jīng)大學會更加關(guān)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(gòu)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(guān)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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