一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能，通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能，能达到毫秒级的响应速度。目前，通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用，阿里云也在探索多智能体产品，即 AI 程序员，助力数字世界的蓬勃发展，颠覆 IT 生产力。
阿里达摩院 MindOpt 介绍和使用
MindOpt 是阿里巴巴达摩院决策智能实验室研发的决策优化软件。团队组建于2019年，聚焦于研发尖端运筹优化和机器学习技术，构建智能决策系统，更快更好地向各行各业提供数学建模与求解能力，帮助业务更快更好地做出决策，以期降低成本、提升效率、增大收益 。当前 MindOpt 围绕智能决策优化所需的建模和求解能力，突破国外垄断，自研了 MindOpt Solver 优化求解器、MindOpt APL 建模语言、MindOpt Tuner 调参器；并创新地提出“强化+优化”双决策引擎，打造了MindOpt Studio 优化平台。并结合前沿先进的预训练大模型技术打造MindOpt Copilot。
【运筹优化】(1) TSP 旅行商问题，Python + Gurobi 代码
TSP（旅行商问题）涉及寻找有向完全图中起点到所有其他点的最短回路。目标是最小化路径权重总和，保证每个节点仅访问一次。模型通过0-1决策变量表示边的存在，约束确保每个节点恰好一次作为起点和终点。为消除子圈，引入MTZ方法，添加辅助变量破坏环路。实验中，随机生成30个点，计算距离并应用MTZ模型求解，通过Gurobi库实现并展示结果。
数据结构之货仓选址问题（DFS）
货仓选址问题是供应链管理中的关键挑战，直接影响物流效率和成本。本文介绍了一种基于深度优先搜索（DFS）算法的解决方案，通过计算不同位置的总距离，找到使总距离最小的最优货仓位置。此方法适用于小规模数据集，易于理解与实现，但随数据量增大，效率显著下降。示例代码展示了如何利用DFS算法计算最小总距离，并提供了完整的实现流程。