<p>微軟研究院推出了 OptiMind，這是一款專門設計的擁有 200 億參數的小型語言模型（SLM），旨在解決企業數據科學中最持久的瓶頸之一：將自然語言商業問題轉化為精確的數學優化算法。這一發展標誌着小型語言模型優化的重大轉變，證明了高度專注、與專家對齊的訓練可以提供與更大的一般性系統相媲美或超越的性能。其直接好處是加速複雜決策的制定，可能將數週的專業建模工作縮短至幾分鐘。</p>
<p>優化模型是現代企業規劃的基礎，涵蓋從供應鏈到財務物流的方方面面，然而翻譯過程需要稀缺且耗時的專業知識。根據公告，這一翻譯要求以嚴格的數學術語表達決策、約束和目標，這一任務對於複雜問題而言，專家可能需要數天或數週才能完成。OptiMind 的價值主張非常明確：通過允許領域專家用簡單英語描述問題，同時確保敏感商業數據因模型的緊湊性而保持本地化，從而實現高水平優化的民主化。</p>
<h2>策略：小型語言模型優化中的專家對齊</h2>
<p>核心技術突破並不是擴大模型規模，而是嚴格提高訓練數據質量。微軟研究人員發現，現有公共優化基準中有 30% 到 50% 存在缺陷，包含不完整或錯誤的解決方案，導致模型行為不可靠。通過開發一種將自動化與專家審查相結合的系統方法，OptiMind 在經過精心策劃、專家驗證的數據集上進行訓練，極大地減少了模型相較於對比模型產生不可靠公式的傾向。</p>
<p>OptiMind 通過專家推理指導的結構化推理進一步增強了可靠性。在使用過程中，模型首先對問題類型進行分類，例如調度或網絡設計，然後應用領域特定的提示，作為內部自檢，最後生成最終解決方案。這種分層方法，包括生成中間推理步驟和從多次嘗試中選擇最常見的解決方案，使得這款 200 億參數的模型能夠匹配或超越參數數量顯著更高的系統的準確性。這一方法論證實，結構化推理在實現專業領域的準確性方面比單純的規模更為有效。</p>
<p>評估結果令人信服：在糾正標準基準中的缺陷後，OptiMind 的準確性比基礎模型提高了約 10%，並在所有參數少於 320 億的開源模型中表現優異。該項目驗證了一個原則，即以高質量數據和結構化推理驅動的領域特定小型語言模型優化，通常優於針對專業任務的蠻力擴展。隨着微軟實驗性發布 OptiMind，行業應關注這一專家對齊架構如何影響未來 SLM 的發展，特別是在團隊探索強化學習和自動提示生成以實現持續自主改進時。</p>

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<p>微軟研究院推出了 OptiMind，這是一款擁有 200 億參數的小型語言模型，旨在將自然語言商業問題轉化為數學優化算法。這項創新旨在加速複雜決策的過程，將建模時間從數週縮短至數分鐘。通過提高訓練數據質量和採用專家對齊，OptiMind 增強了可靠性和準確性，表現優於更大的模型。該模型的結構化推理方法使其能夠有效地分類問題並生成解決方案。隨着 OptiMind 的實驗性發布，預計它將對未來小型語言模型的發展產生影響，特別是在強化學習和自動改進方面</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>微軟研究院推出了 OptiMind，這是一款專門設計的擁有 200 億參數的小型語言模型（SLM），旨在解決企業數據科學中最持久的瓶頸之一：將自然語言商業問題轉化為精確的數學優化算法。這一發展標誌着小型語言模型優化的重大轉變，證明了高度專注、與專家對齊的訓練可以提供與更大的一般性系統相媲美或超越的性能。其直接好處是加速複雜決策的制定，可能將數週的專業建模工作縮短至幾分鐘。</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>優化模型是現代企業規劃的基礎，涵蓋從供應鏈到財務物流的方方面面，然而翻譯過程需要稀缺且耗時的專業知識。根據公告，這一翻譯要求以嚴格的數學術語表達決策、約束和目標，這一任務對於複雜問題而言，專家可能需要數天或數週才能完成。OptiMind 的價值主張非常明確：通過允許領域專家用簡單英語描述問題，同時確保敏感商業數據因模型的緊湊性而保持本地化，從而實現高水平優化的民主化。</p>
</div><h2>The Strategy: Expert Alignment in Small Language Model Optimization</h2>
<div class="lb-trans"><h2>策略：小型語言模型優化中的專家對齊</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>核心技術突破並不是擴大模型規模，而是嚴格提高訓練數據質量。微軟研究人員發現，現有公共優化基準中有 30% 到 50% 存在缺陷，包含不完整或錯誤的解決方案，導致模型行為不可靠。通過開發一種將自動化與專家審查相結合的系統方法，OptiMind 在經過精心策劃、專家驗證的數據集上進行訓練，極大地減少了模型相較於對比模型產生不可靠公式的傾向。</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 通過專家推理指導的結構化推理進一步增強了可靠性。在使用過程中，模型首先對問題類型進行分類，例如調度或網絡設計，然後應用領域特定的提示，作為內部自檢，最後生成最終解決方案。這種分層方法，包括生成中間推理步驟和從多次嘗試中選擇最常見的解決方案，使得這款 200 億參數的模型能夠匹配或超越參數數量顯著更高的系統的準確性。這一方法論證實，結構化推理在實現專業領域的準確性方面比單純的規模更為有效。</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>評估結果令人信服：在糾正標準基準中的缺陷後，OptiMind 的準確性比基礎模型提高了約 10%，並在所有參數少於 320 億的開源模型中表現優異。該項目驗證了一個原則，即以高質量數據和結構化推理驅動的領域特定小型語言模型優化，通常優於針對專業任務的蠻力擴展。隨着微軟實驗性發布 OptiMind，行業應關注這一專家對齊架構如何影響未來 SLM 的發展，特別是在團隊探索強化學習和自動提示生成以實現持續自主改進時。</p>
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小型語言模型的優化破解了複雜的商業數學問題