據(jù)阿里云官方公眾號表示，近日，阿里決策智能團隊研發(fā)了一款大模型數(shù)學工具 MindOpt Copilot，把大模型作為建模助手，接收用戶以自然語言提出的優(yōu)化問題，就可自動建模并調用求解器完成求解。

　　IT之家同時發(fā)現(xiàn)，官方提供了一道包含 5 個變量的優(yōu)化問題，并讓 MindOpt Copilot 給出正確答案：

　　某工廠生產(chǎn) A、B、C、D、E 五種部件，分別需要 2 個工人、1 臺機器;3 個工人、2 臺機器;5 個工人、3 臺機器;1 個工人、2 臺機器;4 個工人、4 臺機器。

　　每個部件的利潤分別為 80、90、130、50 和 100 元。工廠共有 60 個工人和 40 臺機器，每個部件最多生產(chǎn) 20 個。

　　請問如何分配生產(chǎn)任務，才能最大化總利潤?

　　阿里云表示，用戶輸入問題后，MindOpt Copilot 會通過多輪對話引導用戶完善問題描述，接著自動建模、編程、求解，最后給出結果和對結果的分析。

　　阿里云聲稱，MindOpt Copilot 基于阿里自研的大模型、求解器、建模語言“三大件”開發(fā)，借助底層的通義千問大模型，可將用戶以自然語言描述的優(yōu)化問題轉化為線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃的優(yōu)化模型，并獲得最佳答案，比如“如何優(yōu)化餐廳的座位安排”、“如何控制風險并最大化企業(yè)收益”或“雞兔同籠”類問題。

　　阿里云同時表示，MindOpt Copilot 可用于解決餐飲、零售、物流貨運、生產(chǎn)制造等場景的資源配置和優(yōu)化問題，將于近期上線阿里云并對外提供服務。

　　阿里決策智能團隊負責人印臥濤對此認為：“生成式 AI 掌握很多知識，但現(xiàn)階段不擅長數(shù)學計算，無法為復雜的優(yōu)化問題生成準確且易于驗證的答案。在數(shù)學與邏輯這類專業(yè)領域，基于形式化建模語言和優(yōu)化求解器的‘解題型 AI’與生成式 AI 聯(lián)手，是處理相關問題的首選方法。”

　　不過，阿里云同時提到，現(xiàn)實中的優(yōu)化問題常常更為復雜，MindOpt Copilot 當下還在探索工業(yè)級的解題技能。目前，MindOpt Copilot 能處理包含上百個變量或約束條件的問題，也能處理需要結合數(shù)據(jù)文件輸入的高維度問題，還可輸出數(shù)學公式和代碼，方便開發(fā)者用戶進行精細調整和代碼開發(fā)。研發(fā)團隊正在探索攻克非線性函數(shù)等問題。
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