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Ergebnisse für “Optimierungsmodell”
Forschung

<h1>LLMs im Optimierungsmodellieren: OPT-Engine testet Grenzen der Komplexität</h1> <p>Die jüngsten Fortschritte von Large Language Models (LLMs) im Bereich der Optimierungsmodellierung haben die Entwicklung neuer Methoden und Evaluationsbenchmarks beschleunigt. Trotz dieser Erfolge bleibt unklar, wie weit die Fähigkeiten von LLMs bei der automatisierten Formulierung und Lösung komplexer, realer Aufgaben reichen.</p> <p>Um diese Lücken zu schließen, stellt die Forschungsgruppe OPT-Engine vor. Dabei handelt

arXiv – cs.AI
Forschung

OR-R1: Automatisierte Optimierungsmodellierung mit Testzeit-Reinforcement-Learning In der Praxis der Operations Research (OR) ist die Umwandlung von natürlichen Sprachbeschreibungen in formale Modelle und Solver-Code ein hochkomplexer Prozess, der traditionell viel Fachwissen erfordert. Das neue Framework OR‑R1 adressiert dieses Problem mit einer daten‑effizienten Lernstrategie, die sowohl begrenzte gelabelte Daten als auch reichlich unlabelte Daten nutzt. Der Ansatz besteht aus zwei aufeinanderfolgende
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>ChatGPT automatisiert stochastische Optimierungsmodelle</p> <p>Ein neues Papier von arXiv präsentiert die erste umfassende Untersuchung der Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle, insbesondere ChatGPT, bei der automatischen Formulierung und Lösung stochastischer Optimierungsprobleme aus natürlichen Sprachbeschreibungen.</p> <p>Die Studie konzentriert sich auf drei zentrale Problemtypen – gemeinsame Chancebeschränkungen, individuelle Chancebeschränkungen und zwei‑Stufen‑stochastische lineare Programme –

arXiv – cs.AI