Amer Goel, Yeganeh Alimohammadi, Andrew Daw · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26819 · open-access PDF
Các vấn đề quyết định trong thế giới thực kết hợp hai loại hạn chế chất lượng khác nhau: các yêu cầu phải được đáp ứng, được gọi là hạn chế cứng, và các ưu tiên có thể bị vi phạm, được gọi là hạn chế mềm. Bởi vì những vấn đề này thường được đặt ra cho các nhà ra quyết định bằng ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp một công cụ tự nhiên để hỗ trợ giải pháp của họ. Điều này đã dẫn đến tự xây dựng, tập trung vào việc sử dụng LLM để dịch các mô tả ngôn ngữ tự nhiên của các vấn đề quyết định thành các mô hình tối ưu hóa toán học có thể thực hiện.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Real-world decision problems combine two qualitatively different kinds of constraints: requirements that must be satisfied, called hard constraints, and preferences that can be violated, called soft constraints. Because these problems are often posed to decision-makers in natural language, large language models offer a natural tool for assisting with their solution. This has given rise to autoformulation, which focuses on using LLMs to translate natural-language descriptions of decision problems into executable mathematical optimization models. However, this research often neglects soft constr
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.26819, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange