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 大理賓川縣、牡丹江市綏芬河市、廣西玉林市北流市、銅陵市義安區(qū)、無錫市惠山區(qū)





普洱市景東彝族自治縣、畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)、遂寧市船山區(qū)、咸陽市禮泉縣、陵水黎族自治縣本號鎮(zhèn)、南平市順昌縣、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市平邑縣、黔南都勻市









黃石市鐵山區(qū)、焦作市孟州市、甘南碌曲縣、鶴崗市興安區(qū)、重慶市梁平區(qū)、滁州市來安縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、甘南合作市









潮州市潮安區(qū)、文山西疇縣、邵陽市大祥區(qū)、淮南市大通區(qū)、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)、重慶市南岸區(qū)、周口市太康縣、揭陽市榕城區(qū)、三門峽市靈寶市、鞍山市鐵東區(qū)









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遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、贛州市上猶縣、運(yùn)城市新絳縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)









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內(nèi)蒙古興安盟突泉縣、通化市梅河口市、揭陽市揭西縣、金華市浦江縣、麗江市玉龍納西族自治縣、牡丹江市穆棱市、畢節(jié)市大方縣、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、濱州市陽信縣、長治市屯留區(qū)









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陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、遵義市習(xí)水縣、文昌市錦山鎮(zhèn)、陽泉市郊區(qū)、南陽市鄧州市、綏化市海倫市、樂山市犍為縣、天津市紅橋區(qū)、紹興市柯橋區(qū)、韶關(guān)市武江區(qū)









黃岡市黃州區(qū)、呂梁市交城縣、昭通市巧家縣、榆林市佳縣、遼陽市太子河區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、楚雄雙柏縣









開封市祥符區(qū)、泉州市洛江區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)、三明市寧化縣、怒江傈僳族自治州瀘水市、上饒市橫峰縣、蘭州市安寧區(qū)









佳木斯市樺南縣、海西蒙古族格爾木市、南昌市青山湖區(qū)、上海市奉賢區(qū)、黔南荔波縣、濟(jì)寧市泗水縣









延安市黃龍縣、營口市老邊區(qū)、黔西南興仁市、長治市襄垣縣、蘇州市虎丘區(qū)、遼陽市宏偉區(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評估基準(zhǔn)。這是一個(gè)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。

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(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)評估和模型選型依據(jù)。通過對模型優(yōu)勢與潛在風(fēng)險(xiǎn)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。

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(cái)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(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(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(gè)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(cái)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(cái)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(shí),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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