南大FinTech大模型实验室招募斯坦福国际联培博士生(2026)
AGI 时代的金融经济将是怎样的?在对物理世界的感知、认知和建模之外,大模型如何感知、认知、理解、建模和作用于人类金融经济世界?机器人与人类如何共存并建立新型金融经济关系?如何定义和构建 AI4EconFinance 和 LLM4EconFinance?
如果你对此感兴趣,并有意深造,南京大学 FinTech 大模型实验室正在招收 AGI&AI4EconFinance 斯坦福国际联培博士生。
研究特色
学科交叉,专攻硬科技 + 软科学交叉融合
专攻金融经济、传播社会等人文社科的数字化、科学化和智能化
在硬科技与软科学交叉融合方面已有显著特色,研究中心被评位于全国前列
连线斯坦福硅谷,与斯坦福硅谷强连接,在跟踪学习中创新发展
应用导向、问题导向、实证导向、理论与实践并重
技术驱动,着眼于发明创造,研发真正有用的技术,通过技术创新推动社会人类进步,回应中国之问、世界之问、人民之问、时代之问
研究方向
下述方向的理论、方法、工具及应用。既研发通用 AI 大模型技术,亦聚焦具体金融经济垂域应用:
" 大数据、大模型、大计算 " 全新范式
大模型多模态具身智能和世界建模
大模型智能体、人类智慧与机器智能融合
大模型时间智能、空间智能、时空联合建模与预测
大模型知识科学、知识工程、知识编辑
大模型强化学习、逻辑推理与复杂问题求解
大模型系统优化、预训练和后训练优化、对齐优化、Scaling Laws、低成本大模型构建
大模型数据优选、生成、混合
生成式范式与决策式范式融合
数据驱动的建模与知识驱动的建模融合
大模型在人文社科中应用、社会计算模拟等
导师介绍
丁晓蔚,南京大学教授、博导,普惠三农金融科技创新研究中心负责人。

毕业于斯坦福大学先进金融科技实验室,获金融工程博士学位和统计博士学位(辅)。
在 UTD 24 和学科卓越期刊发表论文多篇,含数篇高被引,论文 12 篇 / 次被四大权威转载转摘。其中一 UTD 论文在当年同期刊所有论文中总引用数排名第一,在近 10 年同期刊所有论文中总引用数排名前 2.4%。另一论文位列安全情报领域前 4 名。部分研究成果被微软和华尔街投行等借鉴或采纳。拥有 Morgan Stanley 等世界知名金融机构大数据 AI 量化金融实战经验。获批金融大模型等方面国家级基金项目。
拥有约 40 年编程经验,为资深老 " 码农 ",作为兴趣爱好,现在仍每天码代码。在金融科技和数据 + 模型 + 计算领域已耕耘 20 余载,构建过大量量化金融实战模型。现致力于 " 大数据、大模型、大计算 " 全新范式驱动的金融信息与情报学、国家金融安全、基于区块链可信大数据 AI 的下一代数字金融(可信、安全、隐私保护、有温度、智慧、高效的数字金融 2.0)基础设施、体系架构、计算范式和融合创新孵化平台的理论研究和实践探索,并延伸至数字经济、社会、传播等。
获省社科优秀成果二等奖、全国高校双创优秀论文一等奖、三等奖、省学术大会优秀论文一等奖、全国区块链优秀教材二等奖。多次获省委领导批示。荣获 CSIC2023 年度数字技术创新杰出贡献人物奖。曾任国内首个数据质量评估证书专家组组长,在 " 数据金融 " 领域进行了开拓性探索。
2023 年 5 月在国内率先发起成立高质量产业大数据大模型联盟,打造高质量大数据、大模型两大国家级新型基础设施。现任亚洲区块链产业研究院学术专委会委员、中国计算机学会 CCF 数字金融分会常委、区块链专委会执委、数据治理发展委员会执委、Blockchain Research and Applications 期刊青年编委、中国区块链金融创新应用示范区专家智库特聘专家、中国人民警察大学网络舆情治理研究中心学术委员会委员等。曾任 2018CCF 中国区块链大会分论坛主席,2019CCF 中国区块链大会论坛组织委员会主席、区块链金融和实体经济分论坛主席,2021 尤努斯社会企业日大中华区社会企业教育与实践论坛联席主席等。践行金融科技向善人才培养理念。多次被评为优秀社会实践指导教师。开设《区块链 +AI 与金融科技创新》(校级创新创业平台课、教育部协同育人项目)等课程(教评分 4.98 分)。指导学生获国内外大奖数十项,如美赛特等奖(全球前 7, 奖匾入藏校史博物馆)等,广受学生好评。
招生说明
因博士生招生名额限制,目前仅招收计算机、AI、软件、数学、统计、电子、通信、大气、天文、物理等理工科背景学生。普博、直博均可。编程或数学,擅长和热爱其中一项即可。欢迎特长生。
金融经济仅为应用场景、测试领域和数据来源,非必备前期基础。
【2026 年新增】也招收会计审计背景博士生,从事智慧财务、AI 财务大模型、AI4Accounting、LLM4Accounting 等方面研究。也招收背景特别出色、对金融经济理论有深刻感悟和理解的金融经济博士生,从事 AGI 时代金融经济(资产定价等)研究工作。
培养方案
除按学校规定的博士生培养方案进行培养以外,特邀请斯坦福硅谷知名学者、专家进行国际联合培养和科研指导,博士生参与国际联合科研课题项目研究,在此基础上课题组积极支持并助力博士生赴斯坦福硅谷留学、访学或交换(注:此处的 " 国际联合培养 " 或 " 国际联培 " 并非指 " 联合授予学位 " 或 " 国内外双学位 ",学位授予仍在南京大学。修读年限中可包含出国留学、访学和交换部分,且不因此延长,课题组积极支持申请国家留学奖学金或其他来源奖学金资助,当然因各人情况不同会存在变数。亦可帮助支持赴加、欧、新等名校留学、访学或交换。且出国留学部分为可选)。
除博士生之外,课题组还招收各背景硕士生、博士后、访问学生、联培学生、科研助理、访问学者、研究员等。也欢迎金融经济方向的师友们以及对 AI4EconFinance、LLM4EconFinance 感兴趣的学界、业界同行合作。
欢迎企业、政府合作设立联合培养博士生、博士后等岗位。
本文长期有效。
学生收益
导师信息学竞赛出身,为 40 年编程经验和 20 多年建模经验的 " 资深老码农 ",喜欢编程和数学,至今仍在每天编程一线,以此为乐,富有激情,课题组更像是 " 志同道合、切磋技术、共同进步 " 的兴趣小组。课题组氛围简单、单纯、友善,技术气氛浓郁。
导师非常 nice、热心帮忙、悉心指导(在工业级别的编程和大数据 AI 大模型建模实战方面可手把手辅导)、乐于帮助解决难题、创新点 ideas 多、善于辅导攻克难题。
导师拥有华尔街大数据 AI 量化金融实战经验,对金融市场运作机理有着深刻的认知和理解。
文理交叉碰撞的跨学科发展氛围。
理论联系实践,理论和实践两者并重。技术研发注重落地,做真正有用的发明创造。用真正能够落地应用的技术创新来解决现实生活中痛点难题、推动人类社会进步。
与斯坦福硅谷等强链接,进行国际科研合作与联合培养,课题前沿性有保障。
积极支持并助力申请出国留学、访学和交换。
未来就业出路广:既可以到互联网大厂,亦可去金融机构,还可以到高校任教(在信息口或者管理口从事 AI 大模型、AI4EconFinance、金融科技、数字金融、金融信息与情报学、人文社科数字化、智能化和科学化等方向的教学和科研工作)。
课题组算力资源充沛,特别钟爱大模型训练,以及大规模计算和超算在金融经济中的应用(" 大数据、大模型、大计算 " 全新范式)。
联系方式
请感兴趣的同学、朋友联系 blockchainfintech@126.com。
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法!
— 完 —
学术投稿请于工作日发邮件到:
ai@qbitai.com
标题注明【投稿】,告诉我们:
你是谁,从哪来,投稿内容
附上论文 / 项目主页链接,以及联系方式哦
我们会(尽量)及时回复你

点亮星标
科技前沿进展每日见