拯救XR，蘋果力不從心
來源 | 光子星球撰文 | 文燁豪 編輯 | 吳先之 蘋果終于呈上了它的“答卷”。 北京時間6月6日凌晨，蘋果2023年全球開發者大會（WWDC）如期舉行。作為蘋果CEO庫克口中&ld
8月18日消息，近日，阿里決策智能團隊推出了一項名為MindOptCopilot的創新項目。該項目利用大模型數學工具，將自然語言與數學建模相結合，致力于解決各類優化問題。據悉，用戶只需以自然語言提出優化問題，MindOptCopilot即可自動構建數學模型，并調用求解器進行問題求解，為用戶提供最優解決方案。
在示范階段，阿里云公布了一個包含五個變量的優化問題供MindOptCopilot解答。該問題涉及某工廠生產五種部件，每種部件需要不同數量的工人和機器，以及具備不同利潤。工廠擁有限定數量的工人和機器，并且每種部件的生產數量也有限制。通過輸入這些信息，MindOptCopilot能夠根據用戶問題自動建立適當的數學模型，并通過數學求解得出最大化總利潤的生產任務分配方案。
據ITBEAR科技資訊了解，MindOptCopilot的開發基于阿里自主研發的大模型、求解器和建模語言。其背后的通義千問大模型可以將用戶的自然語言問題轉化為線性規劃和混合整數線性規劃模型，然后通過求解器找到最佳解決方案。此工具在餐飲、零售、物流貨運、生產制造等領域均有應用潛力，將為企業資源配置和優化提供新的解決思路。
阿里決策智能團隊負責人印臥濤表示：“目前的生成式AI在數學計算方面存在一定局限性，難以為復雜的數學問題生成準確且可驗證的解答。在數學和邏輯等專業領域，將形式化建模語言和優化求解器應用于‘解題型AI’，與生成式AI相結合，是解決相關問題的首選方法。”
然而，阿里云也提到，實際中的優化問題常常更加復雜，需要考慮更多的變量和約束條件。目前，MindOptCopilot可以應對上百個變量或約束條件的問題，并能夠輸出數學公式和代碼，以供開發者進一步調整和開發。雖然在處理非線性函數等問題上仍面臨挑戰，但該項目的團隊正在積極探索解決方案。
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