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(duì)中国经济的影响(yǐngxiǎng)"，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(pǐpèi)分析深度与输出形式，一键生成严谨的专业报告或通俗的微信公众号解读，实现从数据获取到成果输出的全流程智能化，让金融研究更高效(gāoxiào)、更精准、更贴合实际需求。 FinAgent所依托的(de)，正是(zhèngshì)6月7日上海财经大学发布的匡时财经教育大模型。 发布会上，上海财经大学统计(tǒngjì)与数据(shùjù)科学学院教授张立文表示，匡时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(shēndù)融合方面取得重要进展。 首先，匡时财经教育大模型多维度构建了高质量(gāozhìliàng)财经语料库。植根于上海财经大学应用经济学(jīngjìxué)（A+）等优势(yōushì)学科，以及多学科交叉融合的创新体系，匡时财经教育大模型构建了覆盖经济、金融、会计(kuàijì)、统计等核心学科的高质量、多模态(mótài)语料库，整合了包括(bāokuò)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(rúkù)帕思量化数据、蚂蚁电商金融案例等）在内的海量信息，并据此建立了标准化的财经知识图谱。 在技术研发层面，上海财经大学自主研发了全国首个金融R1类大模型Fin-R1和金融大模型评测体系FinEval，为匡时财经教育大模型提供了技术支撑。同时(tóngshí)，依托(yītuō)“匡时一号”算力集群打造的混合智能(zhìnéng)计算(jìsuàn)平台(píngtái)，实现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(kuāngshí)财经(cáijīng)教育(jiàoyù)大模型的核心目标是精准服务财经教育需求。因此(yīncǐ)，大模型基于海量财经专业数据与多元教育场景文本构建，采用先进的大模型架构，借助无监督预训练学习通用语义特征。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。 值得一提的是，模型(móxíng)在训练过程中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、实用(shíyòng)，有效贴合(tiēhé)教学实际需求。 在应用生态建设方面(fāngmiàn)，匡时财经教育大模型坚持科教(kējiào)融汇与产教融合双轮驱动。 其中，在科教融汇(rónghuì)上(shàng)，大(dà)模型依托低代码智能体开发平台及智能体应用市场，上海财经大学部署了覆盖“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(zhìnénghuà)升级。同时，整合校内外(xiàonèiwài)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(zhěnduàn)等功能，构建起“教-学-评”一体化闭环。 在产教融合(rónghé)上，上海财经大学与行业领军企业共建创新平台。比如，与阿里巴巴集团合作(hézuò)设立“上财-阿里数实融合创新联合实验室”，聚焦(jùjiāo)数字经济研究(yánjiū)；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“上海市金融信息技术(xìnxījìshù)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(shùzhì)(shùzhì)时代，财经呈现出新逻辑、新范式、新规律，财经知识创新的路径(lùjìng)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、数字金融运转新体系的基础上展开。 自2024年启动高质量专业学位研究生培养改革十大行动方案(fāngàn)以来，上海财经大学推动50余个专业方向数智化(shùzhìhuà)转型，开展数智化课程教材案例“三位一体”建设项目探索；以产教融合模式，联合财跃星辰正式发布首款推理型人工智能金融(jīnróng)大模型Fin-R1，着力打造国家级AI+财经教育创新(chuàngxīn)高地(gāodì)。 上海财经大学表示，未来将(jiāng)进一步深化(shēnhuà)“三位一体”产学研合作，提升学科专业布局的前瞻性(qiánzhānxìng)和引领性，聚焦金融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。 (本文来自(láizì)第一财经)