港大經管學院首次校友歡聚盛宴於16日舉行，逾600名港大教授及校友聚首一堂，更邀得香港特別行政區政府財政司司長陳茂波擔任主禮嘉賓並發表主旨演講，以及多位政商界領袖出席。
活動當晚特設校友表演、拍賣會及抽獎等環節，讓在場嘉賓一同緬懷學生時代的點滴。明星校友分享環節則邀請了前11項香港游泳紀錄保持者方力申，分享自己於運動競賽及娛樂事業的心路歷程。
（左起）港大經管學院院長兼經濟學講座教授蔡洪濱；香港特別行政區政府財政司司長陳茂波及香港大學首席副校長、港大經管學院創始院長兼黃乾亨黃英豪政治經濟學教授王于漸。
香港特別行政區政府財政司司長陳茂波分享了對香港經濟前景的看法，以及2024/25年度《財政預算案》中的主要措施，包括推動香港經濟進一步發展的主要方向。陳茂波指出：「今年《財政預算案》背後有三條主要思路：在短期内，堅定信心；在中至長期，通過積極擁抱綠色轉型和數字經濟等大趨勢，著力推進香港「八大中心」的建設，推動經濟的高質量發展。與此同時，特區政府正採取財政整合策略，控制開支的增長，並適當增加收入，在兩到三年内令收支回復平衡。」
香港特別行政區政府財政司司長陳茂波發表主旨演講。
香港大學首席副校長、港大經管學院創始院長兼黃乾亨黃英豪政治經濟學教授王于漸致歡迎辭。
港大經管學院首辦大型校友歡聚盛宴，吸引逾600名港大師生、校友出席。
校友歡聚盛宴是港大經管學院首度舉辦的校友返校週（3月15日至17日）的重點活動，其他活動包括：卓越講堂、明星教授午餐會、高峰論壇、校園導賞及企業參觀。卓越講堂邀請了香港特別行政區政府商務及經濟發展局局長丘應樺剖析香港可持續經濟增長的願景；港大經管學院經濟學、管理及商業策略助理教授王柏林則主持明星教授午餐會，與出席者一起探討亞洲房地產市場狀況及應對策略；多名運動翹楚出席高峰論壇，分析體育經濟發展，並分享如何兼顧學生和明星運動員的雙重身份。校園導賞讓校友邊走邊了解大學的最新發展；參觀香港著名企業國泰城及李錦記則讓校友與業界專業人士進行深入交流，了解最新的行業趨勢。
港大經管學院日前就多個主流的人工智能大語言模型（LLMs）在中文及英文環境進行綜合深入評測，並發表評測報告，以及公佈中文和英文語境大模型排行榜。
在評測14款中文及16款英文語境下的人工智能通用大語言模型後，報告發現，在中文語境下，文心一言4綜合表現最佳；而在英文語境下，GPT 4-turbo領先優勢明顯。
在中文語境下，文心一言4綜合表現最佳，而GPT4-Turbo與通義千問2緊隨其後。
英文語境下，僅有 GPT 4-turbo一款模型的綜合得分獲得80 分以上。
大多數國產大模型在英文語境下的綜合表現處於稍微劣勢的位置。
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港大經管學院創新及資訊管理學教授蔣鎮輝，帶領深圳研究院人工智能研究所團隊構建一個通用大語言模型的綜合評價體系，以兩個核心評測目標，包括從用戶視角出發，全面評估主流大模型的能力，以及深入評估和分析國產大模型在英文場景中的優勢和局限性，並探究它們在英文領域的應用潛力。
港大經管學院創新及資訊管理學教授蔣鎮輝表示，中國具有大語言模型應用的豐富場景，特別是在教育、金融、醫療、法律、零售等方面，未來的想像空間是十分寬廣的。推動人工智慧技術在各個領域的落地，這需要各方面共同努力。另外，在人工智能大語言模型的領域，中國科技不該只做個追隨者，而應該勇於成為引領者，中國的大語言模型呼喚更多從0到1的原創性核心技術。
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是次評測主要針對三大核心能力，包括自然語言能力、專業學科能力以及安全與責任。在中文語境下，文心一言4綜合表現最佳，獲得74.58分，而GPT4-Turbo與通義千問2緊隨其後。文心一言4對中文特色語境表現出更好的適應能力。在安全與責任方面，文心一言4得分亦最高，展現出較成熟的安全意識。文心一言 4的表現，也側面反映越來越多高品質的中文資料集，逐步被構築並應用於國產大模型，以創造出更好的中文思維 AI 助手。
中文語境下的人工智慧大語言模型評測綜合排行榜。
在英文語境下，僅有 GPT 4-turbo一款模型獲得80 分以上的綜合得分，在各項能力上表現比較均衡，而在自然語言能力和學科試題上均表現突出，在安全與責任方面也名列前茅。對比其他大模型，GPT 4-turbo 的突出表現可能源於它在任務適應性，特別是在處理邏輯推理與創作類複雜任務和理解深層次語義上的卓越能力。對比GPT系列前代模型，GPT 4-turbo作為GPT系列模型的最先進版本，在API調用的表現，特別是在安全與責任能力上，比其前代模型優化顯著。
英文語境下的人工智慧大語言模型評測綜合排行榜。
此外，是次評測的另一個重點，是在全英文環境中觀察9款國產大模型處理英文任務的能力。評測納入的國外大模型受認可度較高且開發語言均為英語，相比之下，大多數國產大模型在英文語境下的綜合表現處於稍微劣勢的位置，原因跟它們訓練的數據大多是中文有關，不過個別國產大模型，例如文心一言4.0亦在多項英文任務上表現出色，展現出較強的優化潛力。
整體而言，是次測評中的國產大模型具備正確理解英文問題和指令的能力，僅在輸出時偶爾缺乏語言穩定性和語料豐富性。因此國產大模型可以在多語言輸出能力上進一步加強，令它們有望在國際舞台上展現更加強大和全面的競爭力。
