全国首批零售创新示范城市名单公布 广州、深圳入选

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"，上海财经大学打造的智能金融研究助手FinAgent，就(jiù)可以智能匹配分析深度与输出形式(xíngshì)，一键生成严谨的专业报告或通俗的微信公众号解读(jiědú)，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、更精准、更贴合(tiēhé)实际(shíjì)需求。 FinAgent所依托的，正是6月7日上海财经大学(shànghǎicáijīngdàxué)发布的匡时(kuāngshí)财经教育大模型。 发布会上，上海财经(cáijīng)大学统计与数据科学学院教授张立文表示(biǎoshì)，匡时财经教育(jiàoyù)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(fāngmiàn)取得重要进展。 首先，匡时财经教育大模型多维度构建(gòujiàn)了高质量财经语料库。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(de)创新体系(tǐxì)，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(jīngdiǎn)教材、专业书籍、学术论文、期刊文献(wénxiàn)、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，并(bìng)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(dà)学自主研发了全国首个金融R1类大模型(móxíng)(móxíng)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，依托“匡时一号”算力集群打造的(de)混合智能计算平台，实现算力资源的动态调度与(yǔ)高效利用，保障大模型的稳定运行。 匡时财经教育大(dà)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(yù)训练学习(xuéxí)通用语义特征。通过强化学习算法，不断优化财经知识推理(tuīlǐ)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(hái)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，有效(yǒuxiào)贴合教学实际需求。 在应用生态建设方面，匡时财经教育大模型坚持科教融汇与产教(chǎnjiào)融合(rónghé)双轮驱动。 其中，在科教融汇上，大模型依托(yītuō)低代码(dàimǎ)智能体开发平台及(jí)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(zhìliàng)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(zhīshí)图谱导航、智能问答(wèndá)、学情诊断等功能，构建起“教-学-评”一体化闭环。 在(zài)产教融合上(shàng)，上海财经大学与(yǔ)行业领军企业共建创新(chuàngxīn)平台。比如，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”，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(zhòngdiǎn)实验室”，深化金融科技研究与人才培养(réncáipéiyǎng)。 此前，上海财经大学校长刘元春(yuánchūn)曾认为，数智(shùzhì)时代，财经呈现出新(xīn)逻辑、新范式、新规律(guīlǜ)，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)专业学位研究生培养改革十大(dà)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)；以产教融合模式(móshì)，联合财跃星辰正式发布首款推理型人工智能(réngōngzhìnéng)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(tíshēng)学科专业(xuékēzhuānyè)布局的前瞻性和引领性，聚焦(jùjiāo)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。 (本文来自第一财经(cáijīng))