信息引擎项目 | 任臻臻同学参与学院梧桐杯比赛

为推动在研项目的深度孵化与技术转化,北京中关村学院自 2025 年 4 月启动 “梧桐杯” 科研加速计划,面向校内科研团队征集具有潜力的科研方向,提供为期六个月的加速支持。该计划旨在通过“ 1 个月预研期 + 5 个月加速期”的运行机制,引导项目组在短期内聚焦关键问题,明确技术路线,以形成阶段性成果或验证模型原型。

信息引擎项目组 作为学院重点支持的研究团队之一,结合自身已有工作基础和技术沉淀,积极响应号召,参与“梧桐杯”申报工作。


命题要求

  1. 学院文件明确指出,梧桐杯所申报的科研方向应对团队主线任务起到支持作用,同时又要避免直接将主线任务作为梧桐杯申报的命题。
  2. 梧桐杯被明确定义为学院的“投资-加速”平台,也就是说,我们将以对投资人路演的形式展示我们的项目,学院的老师们将会扮演我们的天使投资人。学院一贯秉持“极基础、极应用”的理念,汇报的项目要深刻回答“我们有什么现实意义?我们的算法/工程突破在哪里?投资人为什么要投资我们?”的现实命题。
  3. 所有参与梧桐杯的项目,应当有明确的成果产出和预期和明确的时间节点规划,在中期和结项时,应当顺利达成目标。

第一版:金融 Agent 跃升计划

该阶段负责筹备的人是:任臻臻(负责)、关浩祥、张延智、段易通。

  1. 破题

    信息引擎项目主线致力于用 AI 技术收集、综合、推演情报。那么在项目的推进过程中,重要的一点就是挖掘暗知识、或者说从蛛丝马迹中推演出真实的情况。在这种情况下,我们希望利用梧桐杯这个机会在一些具体场景下验证 AI 是否有能力做到预测、推演的基本功能。

    什么样的场景是我们想要的呢? 这个场景应当有足够多的、易获得的高质量知识;要推演、预测的目标答案应当足够清晰(这里是考虑到强化学习的 reward 要足够清晰,技术实现时的效果才有保障);这个场景应当同时兼具科研价值和实际价值,且有人愿意为这个场景买单。

  2. 金融:一个符合要求的场景。

    金融有很多研报、财报、有许多主观的、客观的分析;并且,在一些重点领域,比如行业数字预测、股票等市场,兼具技术挑战与应用价值;同时我们有一定的技术人才储备。

    于是乎,我们快速分工,以最高的效率迭代出了一版申请书与 PPT。

    这看起来很完美,不是吗?

    但是,切入点做大不是本事,切入足够精准才是高手。

    考虑到我们项目定位和学院定位,我们更想要把金融场景放缩到某一个艰巨性战略高度、应用价值、学术挑战的集体任务中。

  3. 孟子说:“困于心,衡于虑,而后作;征于色,发于声,而后喻。”

    转眼间就到了梧桐杯答辩的前一天。

    我总觉得金融这个场景有点太虚了,甚至有一点空洞的感觉。

    也许是因为我不懂金融,也许这个 PPT 做的确实有点空洞,也许我只是太焦虑了。

    于是乎,坐在工位上,长太息。

    但是,这不符合我的原则:与其内耗自己,不如内耗老板。

    于是,我拦住了正准备上厕所的老板,开始沟通:

     “臻臻,你觉得自己懂金融吗?”  “不懂。”
    
     “那你为什么要花费长篇大论讲一个不懂的东西?”  “……”
    
     “那你懂什么?” “懂点技术。”
    
     “这个场景下,技术用来做什么?” “(有点语塞)端到端智能体我们历史发展比较长、技术比较丰富。…… (长达七秒的沉默)我们实施项目制的推进举措,在项目推进过程中,提高技术水平,做好技术布局,搞好人才队伍建设。…… (看着老板不善的眼神)不讲了。”
    
     “ …… 到底是什么?” “用端到端的智能体更快、更准确、频率更高的预测数字。”
    
     “那预测真实的数字这件事,是不是一个技术挑战?” “是。”
    
     “这件事重要吗?评委会买单吗?为什么别人没做好?AI 提供了什么样的能力?按这个思路做?”
    

    大师,我悟了。

    然后来到了研讨室 2 开始连夜修改 PPT。

    于是乎,在梧桐杯前一天的深夜:我们老板拍下了这张照片。 前一天晚

  4. 第一次答辩

    因为:

     PPT 是前一天晚上大改到深夜的,
    
     人是熬了夜的,
    
     答辩是早八的、
    
     下面除了评委还有全院师生的,心里是紧张的,
    
     模版是用错了的,
    
     评委的问题是犀利的。
    

    所以,我的心是冰冰的,

    但是好在:

     内容是不错的、
    
     评委是认可的、
    
     准备是卓有成效的,
    
     项目是进入二轮答辩的!
    

    大体上两个主要问题:

     预测数字是不够的,评委相信我们可以准确的预测 GDP 数字,但是要进行深入的归因分析。
    
     预测完数字要形成准确的解决方案。
    

第二版: “智经计划” AI 经济预测智能体

该阶段负责筹备的人是:任臻臻(负责)、项目组所有成员。

简单说一下主要改动:

    从技术布局上,借助知识图谱,因果挖掘等技术,增强可解释性。

    新增了一个极其重要的模块:决策模拟,这也是我们的技术亮点之一,全球第一个十亿级别的智能体沙盘。

非常顺利的完成了PPT制作。

准备工作:

1. 在正式答辩之前 2 个小时,老师们组织了一个组内的预答辩作为预演,信息引擎全体成员都是参与者。

2. 在组内预先答辩之前,我们组织了更小规模的小答辩。

小答辩暴露出了一定的问题,一个小时就简单修改完成了。

但是组内预答辩则暴露出了,关键逻辑链缺失,核心技术点没有突出出来的一系列问题。

此时距离梧桐杯仅剩 1 小时 30 分!

大家当场开始各种分工,七八个人同时行动并梳理逻辑。

30 分钟内,完成了逻辑的调整,PPT 制作。

最终我自信的走向了答辩会场。

项目展示和答辩十分顺利!


关于信息引擎项目

📌 信息引擎项目是一个刚刚成立的 AI 组织,致力于构建未来的智能系统,我们欢迎所有对系统性学习、跨学科探索与工程实践感兴趣的同学加入我们,一起构建与推动更多有深度、有影响力的学生主导项目!

我们强调“对内成长、对外输出”,鼓励每一位参与者既是学习者,也是创造者和传播者。


信息引擎项目将持续推动知识共享与技术传播,为更多同学搭建展示与交流的平台。欢迎更多志同道合的伙伴加入我们!

作者:Zhenzhen Ren

排版校对:Zhenzhen Ren

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