微软研究院近日推出一款名为OptiMind的专用语言模型，旨在解决优化工作流程中从自然语言问题描述到数学模型构建的转化难题。传统优化流程中，将问题需求、约束条件等转化为包含目标函数、变量及约束的正式数学模型，往往需要大量时间与专业知识。微软OptiMind通过训练，可直接将自然语言描述的优化问题转化为求解器可用的数学公式，显著降低这一环节的技术门槛。

微软OptiMind现已作为实验模型在Hugging Face平台开源发布，研究人员、开发者及从业人员可通过Hugging Face Playground直接体验其功能。该模型专为开源探索设计，支持用户将自然语言问题描述快速转化为数学模型，并集成到自身工作流程中。微软研究院表示，OptiMind尤其适用于模型构建难度高于求解器性能的场景，例如供应链网络设计、生产与劳动力调度、物流路径规划及金融投资组合优化等领域。在这些场景中，减少问题描述与模型构建间的摩擦，可帮助团队更高效地找到可行解决方案。

目前，微软OptiMind以实验型产品形式上市，用户可通过Hugging Face平台试用模型功能，或使用Microsoft Foundry进行实验与集成。微软研究院博客已发布技术细节与评估结果，供用户深入了解其性能表现。微软OptiMind的推出，使得高级优化服务更易被更广泛用户群体获取，加速了从书面想法到可求解模型的转化过程。