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Chain-of-Experts
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新的IR2Solve流水线简化了基于LLM的优化自动公式化
研究人员开发了IR2Solve，这是一个将自然语言优化问题转化为求解器就绪公式的新流水线。该方法使用由单一语义LLM调用生成的结构化中间表示（ModelIR），然后进行确定性验证和编译阶段。IR2Solve旨在减少与直接LLM代码生成相关的错误和推理成本，在基准测试中展示了强大的目标正确性，并且与其他的优化建模系统相比，令牌量显著降低。
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新的优化范式使用知识图谱作为输入
研究人员引入了一种新的优化范式，称为图谱基础优化（graph-grounded optimization），它利用属性知识图谱作为主要的输入模式。这种方法与依赖自然语言或静态表的现有系统形成对比。该框架使用开源的 samyama-graph 数据库实现，并在包括药物再利用和供应链重新路由在内的七个现实世界问题上进行了评估。