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(fēnxī)2025年特朗普关税政策对中国经济的影响"，上海财经大学打造的智能(zhìnéng)金融研究助手(zhùshǒu)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的微信公众(gōngzhòng)号解读，实现从数据(shùjù)获取到成果输出的全流程智能化，让金融研究更高效、更精准、更贴合实际需求。 FinAgent所(suǒ)依托的(de)，正是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(shànghǎicáijīngdàxué)统计与数据科学学院(xuéyuàn)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(xuékē)积淀与前沿技术探索，致力于打造服务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(réngōngzhìnéng)深度融合方面取得重要进展。 首先，匡时(kuāngshí)财经教育大模型多维度构建了(le)(le)高质量财经语料库。植根于(zhígēnyú)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(de)创新体系，匡时财经教育大模型构建了覆盖经济、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(huà)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(zhīshí)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(jīnróng)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(zhīchēng)。同时，依托(yītuō)“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(de)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(wénběn)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(yǔyì)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，模型在(zài)训练过程中还融入(róngrù)了财经专家与教育从业者提供的人类反馈，确保其输出(shūchū)内容精准、实用，有效贴合教学实际需求。 在应用生态建设方面，匡时财经教育大(dà)模型坚持科教融汇与产教融合双轮(shuānglún)驱动。 其中，在科教融汇上，大模型(móxíng)依托低代码智能(zhìnéng)体开发平台及智能体应用(yìngyòng)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(kèchéngshèjì)、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(tóngshí)，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(zài)产教(chǎnjiào)融合上，上海财经大学与行业领军企业(qǐyè)共建创新平台。比如，与阿里巴巴(ālǐbābā)集团合作设立“上财-阿里数实融合创新联合实验室(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实验室”，推动AI在金融领域(lǐngyù)的创新应用；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”，深化金融科技研究与人才培养。 此前，上(shàng)海财经大学校长刘元春曾认为，数智时代，财经呈现出新逻辑、新范式、新规律，财经知识(zhīshí)创新的(de)路径也正朝着(cháozhe)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(gāozhìliàng)专业学位(zhuānyèxuéwèi)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转型，开展数智化课程(kèchéng)教材案例“三位一体(sānwèiyītǐ)”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，提升学科专业布局的前瞻性和引领性，聚焦金融人工智能等前沿(qiányán)学科交叉(jiāochā)融合，持续赋能财经教育与(yǔ)金融行业。 (本文(běnwén)来自第一财经)