8月18日消息，近日，阿里决策智能团队推出了一项名为MindOptCopilot的创新项目。该项目利用大模型数学工具，将自然语言与数学建模相结合，致力于解决各类优化问题。据悉，用户只需以自然语言提出优化问题，MindOptCopilot即可自动构建数学模型，并调用求解器进行问题求解，为用户提供最优解决方案。
在示范阶段，阿里云公布了一个包含五个变量的优化问题供MindOptCopilot解答。该问题涉及某工厂生产五种部件，每种部件需要不同数量的工人和机器，以及具备不同利润。工厂拥有限定数量的工人和机器，并且每种部件的生产数量也有限制。通过输入这些信息，MindOptCopilot能够根据用户问题自动建立适当的数学模型，并通过数学求解得出最大化总利润的生产任务分配方案。
据ITBEAR科技资讯了解，MindOptCopilot的开发基于阿里自主研发的大模型、求解器和建模语言。其背后的通义千问大模型可以将用户的自然语言问题转化为线性规划和混合整数线性规划模型，然后通过求解器找到最佳解决方案。此工具在餐饮、零售、物流货运、生产制造等领域均有应用潜力，将为企业资源配置和优化提供新的解决思路。
阿里决策智能团队负责人印卧涛表示：“目前的生成式AI在数学计算方面存在一定局限性，难以为复杂的数学问题生成准确且可验证的解答。在数学和逻辑等专业领域，将形式化建模语言和优化求解器应用于‘解题型AI’，与生成式AI相结合，是解决相关问题的首选方法。”
然而，阿里云也提到，实际中的优化问题常常更加复杂，需要考虑更多的变量和约束条件。目前，MindOptCopilot可以应对上百个变量或约束条件的问题，并能够输出数学公式和代码，以供开发者进一步调整和开发。虽然在处理非线性函数等问题上仍面临挑战，但该项目的团队正在积极探索解决方案。
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