<p>微软研究院推出了 OptiMind，这是一款专门设计的拥有 200 亿参数的小型语言模型（SLM），旨在解决企业数据科学中最持久的瓶颈之一：将自然语言商业问题转化为精确的数学优化算法。这一发展标志着小型语言模型优化的重大转变，证明了高度专注、与专家对齐的训练可以提供与更大的一般性系统相媲美或超越的性能。其直接好处是加速复杂决策的制定，可能将数周的专业建模工作缩短至几分钟。</p>
<p>优化模型是现代企业规划的基础，涵盖从供应链到财务物流的方方面面，然而翻译过程需要稀缺且耗时的专业知识。根据公告，这一翻译要求以严格的数学术语表达决策、约束和目标，这一任务对于复杂问题而言，专家可能需要数天或数周才能完成。OptiMind 的价值主张非常明确：通过允许领域专家用简单英语描述问题，同时确保敏感商业数据因模型的紧凑性而保持本地化，从而实现高水平优化的民主化。</p>
<h2>策略：小型语言模型优化中的专家对齐</h2>
<p>核心技术突破并不是扩大模型规模，而是严格提高训练数据质量。微软研究人员发现，现有公共优化基准中有 30% 到 50% 存在缺陷，包含不完整或错误的解决方案，导致模型行为不可靠。通过开发一种将自动化与专家审查相结合的系统方法，OptiMind 在经过精心策划、专家验证的数据集上进行训练，极大地减少了模型相较于对比模型产生不可靠公式的倾向。</p>
<p>OptiMind 通过专家推理指导的结构化推理进一步增强了可靠性。在使用过程中，模型首先对问题类型进行分类，例如调度或网络设计，然后应用领域特定的提示，作为内部自检，最后生成最终解决方案。这种分层方法，包括生成中间推理步骤和从多次尝试中选择最常见的解决方案，使得这款 200 亿参数的模型能够匹配或超越参数数量显著更高的系统的准确性。这一方法论证实，结构化推理在实现专业领域的准确性方面比单纯的规模更为有效。</p>
<p>评估结果令人信服：在纠正标准基准中的缺陷后，OptiMind 的准确性比基础模型提高了约 10%，并在所有参数少于 320 亿的开源模型中表现优异。该项目验证了一个原则，即以高质量数据和结构化推理驱动的领域特定小型语言模型优化，通常优于针对专业任务的蛮力扩展。随着微软实验性发布 OptiMind，行业应关注这一专家对齐架构如何影响未来 SLM 的发展，特别是在团队探索强化学习和自动提示生成以实现持续自主改进时。</p>

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<p>微软研究院推出了 OptiMind，这是一款拥有 200 亿参数的小型语言模型，旨在将自然语言商业问题转化为数学优化算法。这项创新旨在加速复杂决策的过程，将建模时间从数周缩短至数分钟。通过提高训练数据质量和采用专家对齐，OptiMind 增强了可靠性和准确性，表现优于更大的模型。该模型的结构化推理方法使其能够有效地分类问题并生成解决方案。随着 OptiMind 的实验性发布，预计它将对未来小型语言模型的发展产生影响，特别是在强化学习和自动改进方面</p>

<p>Microsoft Research has unveiled OptiMind, a specialized 20-billion parameter small language model (SLM) engineered to solve one of the most persistent bottlenecks in enterprise data science: converting natural language business problems into precise mathematical optimization algorithms. This development signals a critical shift in small language model optimization, proving that highly focused, expert-aligned training can deliver performance that rivals or exceeds much larger general-purpose systems. The immediate benefit is accelerating complex decision-making, potentially cutting weeks of specialized modeling work down to minutes.</p>
<div class="lb-trans"><p>微软研究院推出了 OptiMind，这是一款专门设计的拥有 200 亿参数的小型语言模型（SLM），旨在解决企业数据科学中最持久的瓶颈之一：将自然语言商业问题转化为精确的数学优化算法。这一发展标志着小型语言模型优化的重大转变，证明了高度专注、与专家对齐的训练可以提供与更大的一般性系统相媲美或超越的性能。其直接好处是加速复杂决策的制定，可能将数周的专业建模工作缩短至几分钟。</p>
</div><p>Optimization models are foundational to modern enterprise planning, governing everything from supply chains to financial logistics, yet the translation process requires specialized expertise that is scarce and time-consuming. According to the announcement, this translation demands expressing decisions, constraints, and objectives in rigorous mathematical terms, a task that can take experts days or weeks to complete for complex problems. OptiMind’s value proposition is clear: democratizing access to high-level optimization by allowing domain experts to describe problems in plain English while ensuring sensitive business data remains local due to the model’s compact footprint.</p>
<div class="lb-trans"><p>优化模型是现代企业规划的基础，涵盖从供应链到财务物流的方方面面，然而翻译过程需要稀缺且耗时的专业知识。根据公告，这一翻译要求以严格的数学术语表达决策、约束和目标，这一任务对于复杂问题而言，专家可能需要数天或数周才能完成。OptiMind 的价值主张非常明确：通过允许领域专家用简单英语描述问题，同时确保敏感商业数据因模型的紧凑性而保持本地化，从而实现高水平优化的民主化。</p>
</div><h2>The Strategy: Expert Alignment in Small Language Model Optimization</h2>
<div class="lb-trans"><h2>策略：小型语言模型优化中的专家对齐</h2>
</div><p>The core technical breakthrough was not scaling the model size, but rigorously improving the training data quality. Microsoft researchers found that 30 to 50 percent of existing public optimization benchmarks were flawed, containing incomplete or incorrect solutions that lead to unreliable model behavior. By developing a systematic approach combining automation with expert review, OptiMind was trained on a meticulously curated, expert-verified dataset, drastically reducing the model’s tendency to hallucinate unreliable formulations relative to comparison models.</p>
<div class="lb-trans"><p>核心技术突破并不是扩大模型规模，而是严格提高训练数据质量。微软研究人员发现，现有公共优化基准中有 30% 到 50% 存在缺陷，包含不完整或错误的解决方案，导致模型行为不可靠。通过开发一种将自动化与专家审查相结合的系统方法，OptiMind 在经过精心策划、专家验证的数据集上进行训练，极大地减少了模型相较于对比模型产生不可靠公式的倾向。</p>
</div><p>OptiMind further enhances reliability through structured inference guided by expert reasoning. During use, the model first classifies the problem type, such as scheduling or network design, and then applies domain-specific hints that act as internal self-checks before generating the final solution. This layered approach, which includes generating intermediate reasoning steps and selecting the most frequent solution from multiple attempts, allows the 20B parameter model to match or surpass the accuracy of systems with significantly higher parameter counts. This methodology confirms that structured reasoning is a more effective lever than sheer size for achieving accuracy in specialized domains.</p>
<div class="lb-trans"><p>OptiMind 通过专家推理指导的结构化推理进一步增强了可靠性。在使用过程中，模型首先对问题类型进行分类，例如调度或网络设计，然后应用领域特定的提示，作为内部自检，最后生成最终解决方案。这种分层方法，包括生成中间推理步骤和从多次尝试中选择最常见的解决方案，使得这款 200 亿参数的模型能够匹配或超越参数数量显著更高的系统的准确性。这一方法论证实，结构化推理在实现专业领域的准确性方面比单纯的规模更为有效。</p>
</div><p>The evaluation results are compelling: after correcting the flaws in standard benchmarks, OptiMind improved accuracy by approximately 10 percent over the base model and outperformed all other open-source models under 32 billion parameters. This project validates the principle that domain-specific small language model optimization, driven by high-quality data and structured reasoning, is often superior to brute-force scaling for specialized tasks. As Microsoft releases OptiMind experimentally, the industry should watch how this expert-aligned architecture influences future SLM development, particularly as the team explores reinforcement learning and automated hint generation for continuous autonomous improvement.</p>
<div class="lb-trans"><p>评估结果令人信服：在纠正标准基准中的缺陷后，OptiMind 的准确性比基础模型提高了约 10%，并在所有参数少于 320 亿的开源模型中表现优异。该项目验证了一个原则，即以高质量数据和结构化推理驱动的领域特定小型语言模型优化，通常优于针对专业任务的蛮力扩展。随着微软实验性发布 OptiMind，行业应关注这一专家对齐架构如何影响未来 SLM 的发展，特别是在团队探索强化学习和自动提示生成以实现持续自主改进时。</p>
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小型语言模型的优化破解了复杂的商业数学问题