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语商之学者访谈-25 关于机器学习/ChatGPT/AI参与研究的讨论

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返场嘉宾:李志勇老师 新嘉宾:王艺凝同学,北京外国语大学国际商学院2024届金融专业毕业生,保研到北京大学汇丰商学院经济学和新加坡国立大学金融工程双硕士学位项目。 小标题: 02:40 什么是大语言模型?与人工智能(AI)的关系。 (大语言模型就像金融市场上的指数基金,它定义了人类知识的平均值。) 09:20 GPT的出现,对于老师们的机会(助教和助研) 16:10 挑战(并没有显著降低优秀论文的生产难度)。 17:00 GPT之外的其他开放使用的大语言模型工具(百度的文心一言、字节跳动的豆包、阿里巴巴的通义千问等) 22:35 大语言模型带来哪些新的学术研究议题(传统依赖文本分析的研究都值得重新做一遍,包括但不限于:基于文本信息的股票收益率预测等) 29:50 学生们怎么利用GPT来辅助自己学习? 31:20 艺凝选择论文指导老师时的考虑 32:30 艺凝谈什么是机器学习 35:30 论文过程中遇到了哪些问题?怎么通过GPT的方式进行解决问题? 37:00 借助GPT学习Python的过程 43:20 怎么判断GPT生成的内容一定是正确的? 44:25 在写作过程中GPT和指导老师分别扮演了什么角色? 49:45 在使用GPT的时候觉得它的短板 51:20 推荐其他同学去使用GPT或者其他大语言模型

54分钟
99
1年前

语商之学者访谈-16 与田博士谈通货膨胀/博士学习等

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这一期的嘉宾是中国人民大学金融学院在读博士田涵晖同学。他本人在中国人民大学接受了从本科到博士的全过程培养,学术功底非常扎实,已经跟导师一起发表了好几篇关于通货膨胀的论文,而且是在《管理世界》、《经济研究》、《世界经济》等这样的国内顶刊上。这一期我们就请他来分享一些读书和科研方面的心得和认识。 小标题 01:18 在人大的学习回顾(金融学—数学双学位实验班;硕博连读) 12:45 研究生阶段和导师的相处模式(17:40写作方面的指导) 21:00 研究生课程学习 24:16 通货膨胀研究的缘起 26:40 通货膨胀结构性分化和货币政策反应机制 36:36竞争检验 40:00 主要发现和对我国货币政策的启示 42:05 结构性通胀与通胀预期 50:05 传染病学模型和适应性学习模型 59:55 关于“通货膨胀的概念和度量”的文章 69:55 菲利普斯曲线与通胀动态 79:05 近年来的现实通货膨胀观察 88:01 未来围绕通货膨胀的研究 附: 张成思,田涵晖(2020)通货膨胀结构性分化与货币政策反应机制,世界经济,第9期 张成思,田涵晖(2020)结构性通货膨胀与通货膨胀预期形成机制,经济研究,第12期 张成思,田涵晖(2023)货币政策重新寻锚:通货膨胀的概念与度量再研究,经济研究,第1期 万光彩,田涵晖,张成思(2024)菲利普斯曲线迷失了吗?——基于通胀动态和预期形成机制的分析,管理世界,第3期

92分钟
83
2年前

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