AI 强力加持财经教育!上海财经大学推出先进大型模型
发布时间:2025-06-09 14:35:28 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:6 次
近日,上海财经大学在沪举办了 “匡时财经教育大模型” 发布会暨数智新财经论坛,正式推出了这一创新型智能教育平台。该大模型旨在精准满足财经教育的多样化需求,标志着学校在将财经教育与人工智能 (AI) 深度融合方面迈出了重要一步。
上海财经大学统计与数据科学学院的张立文教授介绍,这一大模型充分依托学校丰富的财经学科背景与先进的技术探索,力求构建一个服务于各类财经教育场景的智能化平台。通过整合经典教材、专业书籍、学术论文及企业级金融数据,该项目建立了一个涵盖经济、金融、会计、统计等多个核心学科的高质量、多模态语料库,并且形成了标准化的财经知识图谱。
在技术研发方面,上海财经大学不仅自主研发了全国首个金融 R1类大模型 Fin-R1,还建立了相应的金融大模型评测体系 FinEval,为 “匡时财经教育大模型” 提供了强大的技术支持。此外,依托 “匡时一号” 算力集群的混合智能计算平台,该校实现了算力资源的动态调度,确保了大模型的稳定高效运行。
校方强调,该大模型的应用生态建设将通过科技与教育的结合,以及教育与产业的深度融合,形成双轮驱动的模式。在科技与教育融合方面,学校推出了涵盖 “助教、助学、助研、助管” 的智能应用,推动课程设计、学情追踪等业务流程的智能化。而在教育与产业结合方面,学校与多家行业领军企业携手共建创新平台,增强学术研究与产业实践的互动,为学生提供更多实际业务接触的机会。
未来,上海财经大学将继续深化产学研合作,关注前沿学科的交叉融合,特别是在金融人工智能等领域,培养符合时代需求的优秀财经人才,服务社会经济的高质量发展。
上海财经大学于2025年6月7日正式发布了“匡时财经教育大模型”,这是该校在推动财经教育与人工智能深度融合方面取得的重要进展。
模型特点
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高质量财经语料库:该模型依托上海财经大学应用经济学(A+)等优势学科,构建了覆盖经济、金融、会计、统计等核心学科的高质量、多模态语料库,整合了经典教材、专业书籍、学术论文、期刊文献、精品教学资源以及企业级金融数据(如库帕思量化数据、蚂蚁电商金融案例等)。
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技术研发:学校自主研发了全国首个金融R1类大模型Fin-R1和金融大模型评测体系FinEval,为“匡时财经教育大模型”提供了坚实的技术支撑。同时,依托“匡时一号”算力集群打造的混合智能计算平台,实现了算力资源的动态调度与高效利用。
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精准适配教育需求:该模型基于海量财经专业数据与多元教育场景文本构建,采用无监督预训练学习通用语义特征,并通过强化学习算法不断优化财经知识推理的准确性与教育内容的适配性。在训练过程中融入了财经专家与教育从业者提供的人类反馈,进行针对性调优,确保输出内容精准、实用,贴合教学实际需求。
应用场景
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科教融汇:学校依托低代码智能体开发平台及智能体应用市场,部署了覆盖“助教、助学、助研、助管”四大场景的智能应用,实现了课程设计、学情追踪、数据管理、质量监测等业务流程的智能化升级。同时,整合校内外资源打造统一AI教学门户,集成知识图谱导航、智能问答、学情诊断等功能,构建起“教-学-评”一体化闭环。
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产教融合:学校积极携手行业领军企业共建创新平台,如与阿里巴巴集团合作设立“上财-阿里数实融合创新联合实验室”,与蚂蚁科技集团合作设立“上财-蚂蚁金融人工智能前沿实验室”,与东方证券合作共建“上海市金融信息技术研究重点实验室”。这些合作促进了学术研究与产业实践的紧密结合,为学生提供了更多接触实际业务的机会。
未来展望
上海财经大学校长刘元春表示,学校未来将在技术融合、人才引领和生态共建三个方面发力:
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技术融合:推动“匡时财经教育大模型”与教学科研场景深度结合,拓展应用场景,重点推进AI财经开发与服务中心建设,打造AI财经产教融合创新体系。
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人才引领:充分发挥企业实践教师和行业兼职导师作用,通过系统化重构体系,深度嵌入AI技术,培养适应数字时代的财经领军人才。
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生态共建:扩大校企合作网络,联合金融机构和科技企业打造创新联合体,服务国家战略,发展数智学科群。
此外,学校还正在探索智能金融研究助手“FinAgent”,该平台深度融合“深思-浅思”双模式分析引擎,支持基于本地专业知识库的深度推演,同时结合实时网络搜索获取最新市场动态。
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