同时发现，阿里官方提供了一道包含 5 个变量的官宣工具优化问题，并让 MindOpt Copilot 给出正确答案：
某工厂生产 A、将推解器B、模型C、数学D、大模E 五种部件，型求分别需要 2 个工人、阿里1 台机器；3 个工人、2 台机器；5 个工人、3 台机器；1 个工人、2 台机器；4 个工人、4 台机器。
每个部件的利润分别为 80、90、130、50 和 100 元。工厂共有 60 个工人和 40 台机器，每个部件最多生产 20 个。
请问如何分配生产任务，才能最大化总利润？
阿里云表示，用户输入问题后，MindOpt Copilot 会通过多轮对话引导用户完善问题描述，接着自动建模、编程、求解，最后给出结果和对结果的分析。
▲ 图源 阿里云官方公众号阿里云声称，MindOpt Copilot 基于阿里自研的大模型、求解器、建模语言“三大件”开发，借助底层的通义千问大模型，可将用户以自然语言描述的优化问题转化为线性规划和混合整数线性规划的优化模型，并获得最佳答案，比如“如何优化餐厅的座位安排”、“如何控制风险并最大化企业收益”或“鸡兔同笼”类问题。
阿里云同时表示，MindOpt Copilot 可用于解决餐饮、零售、物流货运、生产制造等场景的资源配置和优化问题，将于近期上线阿里云并对外提供服务。
▲ 图源 阿里云官方公众号阿里决策智能团队负责人印卧涛对此认为：“生成式 AI 掌握很多知识，但现阶段不擅长数学计算，无法为复杂的优化问题生成准确且易于验证的答案。在数学与逻辑这类专业领域，基于形式化建模语言和优化求解器的‘解题型 AI’与生成式 AI 联手，是处理相关问题的首选方法。”
不过，阿里云同时提到，现实中的优化问题常常更为复杂，MindOpt Copilot 当下还在探索工业级的解题技能。目前，MindOpt Copilot 能处理包含上百个变量或约束条件的问题，也能处理需要结合数据文件输入的高维度问题，还可输出数学公式和代码，方便开发者用户进行精细调整和代码开发。研发团队正在探索攻克非线性函数等问题。
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(责任编辑：知识)