招生信息 | 南京大學 FinTech 大模型實驗室招募 AGI&AI4EconFinance 斯坦福國際聯培博士生（2026）

研究背景

AGI 時代的金融經濟將是怎樣的？在對物理世界的感知、認知和建模之外，大模型如何感知、認知、理解、建模和作用于人類金融經濟世界？區塊鏈 Web3 與 AI 大模型如何融合，構建 AGI 時代的可信大數據可信人工智能數字經濟與社會基礎設施？機器人與人類如何共存、協作并建立新型金融經濟關系？如何定義和構建 AI4EconFinance 和 LLM4EconFinance ?

研究特色

• 學科交叉，專攻硬科技+軟科學交叉融合

• 專攻金融經濟、傳播社會等人文社科的數字化、科學化和智能化

• 在硬科技與軟科學交叉融合方面已有顯著特色，研究中心被評位于全國前列

• 連線斯坦福硅谷，與斯坦福硅谷強連接，在跟蹤學習中創新發展

• 應用導向、問題導向、實證導向、理論與實踐并重

• 技術驅動，著眼于發明創造，研發真正有用的技術，通過技術創新推動社會人類進步，回應中國之問、世界之問、人民之問、時代之問

研究方向

下述方向的理論、方法、工具及應用。既研發通用AI大模型技術，亦聚焦具體金融經濟垂域應用：

• “大數據、大模型、大計算”全新范式

• 大模型多模態具身智能、世界知識和世界建模

• 大模型智能體、機器人，人類智慧與機器智能融合

• 大模型時間智能、空間智能、時空聯合建模與預測

• 大模型知識科學、知識工程、知識編輯

• 大模型強化學習、邏輯推理與復雜問題求解

• 大模型系統優化、預訓練和后訓練優化、對齊優化、Scaling Laws 、低成本高性能大模型構建

• 大模型數據優選、生成、混合

• 生成式范式與決策式范式融合

• 數據驅動的建模與知識驅動的建模融合

• 大模型在人文社科中應用、社會計算模擬等

• 區塊鏈 Web3 與 AI 大模型融合、基于區塊鏈可信大數據 AI 的下一代數字經濟與社會基礎設施

導師介紹

丁曉蔚，南京大學教授、博導，普惠三農金融科技創新研究中心負責人。畢業于斯坦福大學先進金融科技實驗室，獲金融工程博士學位和統計博士學位（輔）。在 UTD 24和學科卓越期刊發表論文多篇，含數篇高被引，論文14篇/次被四大權威轉載轉摘。其中一 UTD 論文在當年同期刊所有論文中總引用數排名第一，在近10年同期刊所有論文中總引用數排名前2.4%。另一論文位列安全情報領域前4名。部分研究成果被微軟和華爾街投行等借鑒或采納。擁有 Morgan Stanley 等世界知名金融機構大數據 AI 量化金融實戰經驗。獲批金融大模型等方面國家級基金項目。擁有約40年編程經驗，為資深老“碼農”，作為興趣愛好，現在仍每天碼代碼。在金融科技和數據+模型+計算領域已耕耘20余載，構建過大量量化金融實戰模型。現致力于“大數據、大模型、大計算”全新范式驅動的金融信息與情報學、國家金融安全、基于區塊鏈可信大數據 AI 的下一代數字金融（可信、安全、隱私保護、有溫度、智慧、高效的數字金融2.0）基礎設施、體系架構、計算范式和融合創新孵化平臺的理論研究和實踐探索，并延伸至數字經濟、社會、傳播等。獲省社科優秀成果二等獎、全國高校雙創優秀論文一等獎、三等獎、省學術大會優秀論文一等獎、全國區塊鏈優秀教材二等獎。多次獲省委領導批示。榮獲 CSIC2023 年度數字技術創新杰出貢獻人物獎。曾任國內首個數據質量評估證書專家組組長，在“數據金融”領域進行了開拓性探索。2023年5月在國內率先發起成立高質量產業大數據大模型聯盟，打造高質量大數據、大模型兩大國家級新型基礎設施。常有論文提及其在金融信息與情報學方面的開創性工作，也有論文將其研究中心評為位居全國前列。曾任國務院發展研究中心訪問學者。現任斯坦福大學訪問學者、亞洲區塊鏈產業研究院學術專委會委員、中國計算機學會 CCF 數字金融分會常委、區塊鏈專委會執委、數據治理發展委員會執委、Blockchain Research and Applications 期刊青年編委、中國區塊鏈金融創新應用示范區專家智庫特聘專家、中國人民警察大學網絡輿情治理研究中心學術委員會委員等。曾任2018 CCF 中國區塊鏈大會分論壇主席，2019 CCF 中國區塊鏈大會論壇組織委員會主席、區塊鏈金融和實體經濟分論壇主席，2021尤努斯社會企業日大中華區社會企業教育與實踐論壇聯席主席等。踐行金融科技向善人才培養理念。多次被評為優秀社會實踐指導教師。開設《區塊鏈+ AI 與金融科技創新》（校級創新創業平臺課、教育部協同育人項目）、《 AI 大模型與下一代數字金融》（校級 AI +課程）、《區塊鏈、大數據與金融情報學》等課程（教評分4.98分）。指導學生獲國內外大獎數十項，如美賽特等獎（全球前7,獎匾入藏校史博物館）等，廣受學生好評。

招生說明

因博士生招生名額限制，目前僅招收 AI 、計算機、軟件、數學、統計、電子、通信、大氣、天文、物理等理工科背景學生。普博、直博均可。編程或數學，擅長和熱愛其中一項即可。歡迎特長生。金融經濟僅為應用場景、測試領域和數據來源，非必備前期基礎。

【2026年新增】也招收會計審計背景博士生，從事智慧財務、AI財務大模型、AI4Accounting、LLM4Accounting等方面研究。也招收背景特別出色、對金融經濟理論有深刻感悟和理解的金融經濟背景博士生，從事AGI時代金融經濟（資產定價、智能投資等）研究工作。

培養方案：除按學校規定的博士生培養方案進行培養以外，特邀請斯坦福硅谷知名學者、專家進行國際聯合培養和科研指導，博士生參與國際聯合科研課題項目研究，在此基礎上課題組積極支持并助力博士生赴斯坦福硅谷留學、訪學或交換（注：此處的“國際聯合培養”或“國際聯培”并非指“聯合授予學位”或“國內外雙學位”，學位授予仍在南京大學。修讀年限中可包含出國留學、訪學和交換部分，且不因此延長修業年限，課題組積極支持申請國家留學獎學金或其他來源獎學金資助，當然因各人情況不同會存在變數。亦可幫助支持赴加、歐、新等名校留學、訪學或交換。且出國留學部分為可選）。

除博士生之外，課題組還招收各背景碩士生、博士后、訪問學生、聯培學生、科研助理、訪問學者、研究員等。也歡迎金融經濟方向的師友們以及對 AI4EconFinance、LLM4EconFinance 感興趣的學界、業界同行合作。

歡迎企業、政府合作設立聯合培養博士生、博士后等崗位。

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學生收益

• 導師信息學競賽出身，為40年編程經驗和20多年建模優化經驗的“資深老碼農”（擁有大數據挖掘分析、大規模金融經濟超算智算和大模型預訓練微調等方面豐富實戰經驗），喜歡編程和數學（以及大規模超算智算、模型算法效能優化和分布式訓練性能優化等），至今仍在每天編程一線（“大數據、大模型、大計算”），以此為樂，富有激情，課題組更像是“志同道合、切磋技術、共同進步”的興趣小組。課題組氛圍簡單、單純、友善，技術氣氛濃郁。

• 導師非常 nice 、樂于分享、熱心幫忙、悉心指導（在工業級別編程和軟件開發、大數據挖掘分析、AI 大模型建模優化實戰等方面可手把手輔導）、樂于幫助解決困難、創新點 ideas 多、善于輔導攻克難題。熱愛教學，教評分最高4.98分。

• 導師擁有華爾街頂尖金融機構大數據AI量化金融實戰經驗，對金融市場運作機理有著深刻的認知和理解。

• 新工科、新商科、新社科三者前沿交匯點，文理交叉碰撞的跨學科發展氛圍。培養愛編程、能推導公式、有 Deep Thinking 思想的高端復合型人才。致力于培養“碼農+思想家”，在“碼農+思想家”人才培養方面有獨到思想、理念和方法。

• 擁抱大模型、與大模型同行共舞、All in AI大模型研發及應用。特別探索區塊鏈 Web3+AI 大模型融合、基于區塊鏈可信大數據可信大模型智慧大腦和基礎設施。

• 理論聯系實踐，理論和實踐兩者并重。技術研發注重落地，做真正有用的發明創造。從事過大量實踐實戰項目研發。用真正能夠落地應用的技術創新來解決現實生活中痛點難題、推動人類社會進步。

• 與斯坦福硅谷等強鏈接，進行國際科研合作與聯合培養，課題前沿性有保障。培養國際化、全球視野人才。

• 積極支持并助力申請出國留學、訪學和交換。

• 未來就業出路廣，前途錢途都非常好：既可以到互聯網大廠，亦可去金融機構，還可以到高校或研究機構從事科研工作（在信息口、管理口或金融經濟方向從事 AI 大模型、大數據、AI4EconFinance 、金融科技、數字金融、金融信息與情報學、人文社科數字化、智能化和科學化等方向的教學和科研工作）。

• 課題組算力資源充沛，特別鐘愛大模型預訓練、分布式訓練性能優化以及大規模超算智算在金融經濟中的應用（“大數據、大模型、大計算”全新范式）。

聯系方式

請感興趣的同學、朋友聯系blockchainfintech@126.com。

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