上海财经大学发布匡时财经教育大模型

研究人员输入"分析2025年特朗普关税政策对中国经济的影响"，上海财经大学打造(dǎzào)的智能金融研究助手FinAgent，就可以智能匹配分析深度与输出形式，一键生成严谨的专业报告或通俗(tōngsú)的微信公众号解读，实现(shíxiàn)从数据获取到成果输出的全(quán)流程智能化，让金融研究更高效、更精准(jīngzhǔn)、更贴合实际需求。 FinAgent所依托的，正是6月(yuè)7日上海财经大学发布的匡时(kuāngshí)财经教育大模型。 发布会上，上海财经大学统计与数据科学(kēxué)学院教授张立文表示，匡时(kuāngshí)财经教育大模型依托学校深厚的财经学科积淀与前沿技术探索，致力于打造服务(fúwù)于全场景财经教育的智能化平台，标志着上海财经大学在推动财经教育与人工智能深度融合方面取得(qǔde)重要进展。 首先，匡时财经教育大模型(móxíng)多维度构建了(le)高质量财经语料库(yǔliàokù)。植根于上海财经大学应用经济学（A+）等优势学科，以及多学科交叉融合的创新(chuàngxīn)体系，匡时财经教育大模型构建了覆盖(fùgài)经济、金融、会计、统计等核心学科的高质量、多模态语料库，整合了包括经典教材、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）在内(zàinèi)的海量信息(xìnxī)，并据此建立了标准化的财经知识图谱。 在技术研发层面(céngmiàn)，上海财经大学自主研发了全国首个金融R1类大模型Fin-R1和(hé)金融大模型评测体系FinEval，为匡时(kuāngshí)财经教育大模型提供了技术支撑。同时，依托“匡时一号”算力集群打造的(de)混合智能计算平台，实现(shíxiàn)算力资源的动态调度与高效利用，保障大模型的稳定运行。 匡时财经教育大模型的核心目标是精准服务财经教育需求。因此，大模型基于海量财经专业数据与(yǔ)多元教育场景文本构建，采用先进的大模型架构，借助无(wú)监督预训练学习通用语义特征(tèzhēng)。通过强化(qiánghuà)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。 值得一提的是，模型在训练过程(guòchéng)中(zhōng)还融入了财经专家与教育从业者提供的人类反馈，确保其输出内容精准(jīngzhǔn)、实用，有效贴合教学实际需求。 在(zài)应用生态建设方面，匡时财经(cáijīng)教育大模型坚持科教融汇与产教融合双轮驱动。 其中，在科教融汇上，大模型依托低代码智能体开发平台及智能体应用市场(shìchǎng)，上海财经大学部署了(le)覆盖(fùgài)“助教、助学、助研、助管(zhùguǎn)”四大场景的(de)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(dǎzào)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。 在产教融合上，上海财经大学与行业领军企业共建创新平台。比如，与阿里巴巴(ālǐbābā)集团合作设立“上财-阿里数实(shùshí)融合创新联合实验室(shíyànshì)(shíyànshì)”，聚焦数字经济研究；与蚂蚁科技集团合作设立“上财-蚂蚁金融人工智能前沿(qiányán)实验室”，推动AI在金融领域的创新应用；与东方证券合作共建“上海市(shànghǎishì)金融信息技术研究重点实验室”，深化金融科技研究与人才培养。 此前，上海财经大学校长刘元春曾认为，数智时代，财经呈现(chéngxiàn)出新逻辑、新范式、新规律，财经知识创新的路径也正朝着场景驱动转变。数智化时代的财经高校的改革要建立在理解(lǐjiě)现代数智技术底层逻辑，通晓数字技术、数字社会、数字金融运转(yùnzhuàn)新体系的基础(jīchǔ)上展开。 自(zì)2024年启动高质量专业学位研究生培养改革(gǎigé)十大行动方案以来，上海财经大学推动50余个专业方向数智化转型，开展数智化课程教材案例“三位一体”建设项目探索(tànsuǒ)；以产教(yǐchǎnjiào)融合模式，联合财跃(cáiyuè)星辰正式发布首款推理型人工智能金融大模型Fin-R1，着力打造国家级AI+财经教育创新高地。 上海财经大学表示，未来将进一步深化“三位一体”产学研合作(hézuò)，提升学科专业(xuékēzhuānyè)布局的前瞻性和引领性，聚焦金融(jīnróng)人工智能等前沿学科交叉融合，持续赋能财经教育与金融行业。 (本文(běnwén)来自第一财经)