今天怎样委派
限定条件下整包委派
外部可执行OR任务说明模型能组织求解，但“有解”不保证目标质量。成熟求解器可接管确定性运算，采用范围取决于约束忠实度、证书与部署条件；小例枚举不代表大规模优化或真实收益。
W-M02 · 条件能力评估
数值模型求解：交付解、残差和条件变化
得到满足已定义约束的数值结果，并知道条件变化后是否仍成立。
现在的用法
可整包委派模型到候选解与情景报告；用独立原约束检查、界/残差和实施条件验收。复杂真实决策可先分阶段接收模型。
ORAgentBench提供从业务材料到可执行决策的相邻AI任务证据，SciPy文档仅支持数值方法；可行和质量/现实效果分开。
开始前满足这些条件
- 模型类别适合所选求解器
- 整数性、单位和容差明确
- 有参考情形或独立可行性检查
本站记录：既有M01有人工构造的有限枚举参考；它不是AI模型试验，也未证明现实排班适配。
用你已有的上下文继续
交给我的 Agent
带走当前公开资料，让你的 Agent 结合已有背景继续分析。也可以读完就结束。
查看可复制的内容
我正在了解：数值模型求解：交付解、残差和条件变化 得到满足已定义约束的数值结果，并知道条件变化后是否仍成立。 请读取这项工作的输入、条件和验收，结合当前授权与环境完成我提出的交付。先说明可执行范围和阻塞；保留失败、重试与独立接收记录，不把示例当作本次已运行结果。 公开资料： 当前任务与验收资料：https://edgeofwork.com/work-units/W-M02.md?version=2026-10-21.workunits.2 区分职业资料、研究结果、工具声明和编辑推断；读取资料给出的日期、版本与范围。需要时补充原始来源。使用自己的自然报告或对话继续，无需把个人材料和分析回填网站。
当前判断与直接依据
工具今天能否获得
数值/OR计算与评估有公开实现；本地历史小例为人工枚举参考，现实业务实例、模型与预算尚需提供。
SciPy线性规划 ↗ · 文档2026-10-20读取；实际SciPy/HiGHS版本需锁定
开源；必须按LP/MIP等模型选择合适入口。
ORAgentBench ↗ · c9eb9524…；论文v1
公开任务与Harbor环境；模型API/solver依赖另配，未运行。
哪些具体证据支持判断
外部报告结果
ORAgentBench的GPT-5.4/Codex配置在107任务中报告35.51%通过；部分可行方案仍达不到质量阈值，可行和高质量交付不同。
ORAgentBench v1：业务材料到决策产物 ↗
支持：给出真实约束式决策的作者评估，不仅是公式或代码生成。
定位：§3.4、§4.1、Table2
范围限制：107任务不是现场收益；不能将其分数分配给本整数示例。
判断限制：107任务不是现场收益；不能将其分数分配给本整数示例。
研究配置：v1；107任务/14完整model-agent行；OpenAI用Codex其余Claude Code，high；45分钟交互、5分钟求解，离线Harbor/SCIP，默认四个OR skills。 此结果为GPT-5.4/Codex(high)的单次完整行；通过需可行且归一化质量q>0.4，非任意排程成功率。
工具与方法依据
求解器退出状态、原约束残差与最优性证据应分别解释。
SciPy线性规划：约束、整数性和退出状态 ↗
支持：限定模型类别的求解与检查入口。
定位：linprog：bounds/integrality/result/status
范围限制：不验证AI建模，也不证明现实约束齐全。
判断限制：不验证AI建模，也不证明现实约束齐全。
有条件的编辑推断
明确模型类别、约束和独立检查时，可把候选计算与变体重算整包委派；实际执行另核。
ORAgentBench v1：业务材料到决策产物 ↗
支持：漏规则与质量失败决定独立验收重点。
定位：Failure modes；AppendixF multi-step cases
范围限制：未重跑，本例历史人工枚举不是AI任务试次。
判断限制：未重跑，本例历史人工枚举不是AI任务试次。
输入变化会怎样改变结论
业务约束不完整
只有“最低成本”，缺休息/交接或例外规则。
采用范围：先交需求-模型差异和几种约束情景，分阶段接收。
验收变化：从原始排班/物流规则独立检查，而不是仅运行生成的约束。
不确定/动态再规划
需求、交通或容量随时间变。
采用范围：可交情景/鲁棒方案和重算入口；预测质量需另证。
验收变化：不同情景独立可行性、服务水平及再规划冻结期/实施成本。
数值方程与仿真
非优化方程/PDE或病态系统。
采用范围：原数值身份仍保留；使用W-M06的离散误差、收敛和物理检查，不套最优性gap。
验收变化：解析/高精度基准、网格/步长误差和稳定性分别检查。
已明确约束的静态决策
目标、数据和硬软约束已冻结，不要求缺规则诊断或在线更新。
采用范围：可整包委派建模代码、候选解和质量证据，稳定计算直接用solver。
验收变化：独立从原始规则核可行/整数性和目标质量，检查界/gap/容差；不附加动态或缺约束前提。
前沿已经展示到哪里
ORAgentBench已评价多文件/多步决策，仍有规则遗漏和可行-质量差距；它给出可试的交付范式，不给本单位职业百分比。
未知下一步怎样验证
保留历史有限整数例为检查校准；另用授权排程材料盲测，独立核对约束、目标、时间预算和改变容量后的再规划，记录被遗漏的现实限制。
未来什么信号会扩大或缩小边界
- 扩大：新行业/新规模实例，原需求映射、可行性及目标质量持续达标，实施反馈与模型一致。
- 收缩：建模反复漏规则，gap未闭或数据延迟导致无法执行；先交模型诊断和保守基线。
交付什么
请求：研究或业务提出方程、目标、参数和可行性限制，需要可复算解。
模型表达、求解与独立核对组成一包；模型是否符合现实是单独的接收条件，数值收敛不是现实正确证明。
- 变量与约束
- 单位、取值域、整数性、目标函数、边界条件和数据版本。
- 精度与对照
- 容差、预算、可解析或小规模参考情形、需要检查的参数变化。
- 决策落地与情景
- 原始业务限制/模型方程、硬软约束解释、实施单位和变动规则；无可行方案时允许返回不可行诊断；实际效果不能只由目标值代替。
接收产物
- 可重跑的求解程序和参数表
- 解、目标值、约束残差及求解器退出状态
- 敏感性或边界变化报告与不可行情况
- 原需求—变量/约束—实现—独立检查的映射，基线与变体方案、执行适配和未建模限制
怎样验收
1. 结果满足原约束
独立代入每条约束，检查单位、边界和整数性
拒收例子：将不可拆分工作包当连续变量，交付6.67个包。
2. 声称的最优/精度有依据
在小问题枚举对照；大问题看适用证书、gap或误差界
拒收例子：仅看到求解器success就声称任意非凸模型全局最优。
3. 改变条件会重新计算
对约束变体重跑并说明不可行或解变化
拒收例子：设备上限减少后照抄原解，不再检查容量。
4. 原需求也被模型覆盖
独立接收者从业务输入重新列硬约束，用不同检查代码检查方案；模拟容量减少/需求增大，基线与新方案比较可行性和代价。
拒收例子：优化器成功但漏掉班次休息、不可拆分任务或现实交接条件。
一个具体例子
输入：非负整数x/y；2x+5y≤40、x+y≤12、y≤8；最大化3x+4y。
预期交付：小范围枚举参考为x=7,y=5，目标41；把y上限改4后重新得到x=8,y=4、目标40。
容易出错：交出连续解20/3、16/3和目标约41.33，忽略整数约束。
工作步骤怎样重组
原来的组织方式
人手工转公式、录参数、运行工具、再逐条核对。
现在的组织方式
给出完整约束后，AI可合并建模代码与验证报告；稳定刷新使用固定程序，异常返回模型层。
保留的判断、新增的工作与失败接管
仍需做好
- 目标与现实约束确认
- 可行性和精度验收
新增职责
- 检查AI遗漏的取值域
- 用参数扰动发现脆弱结论
人的责任：决定业务目标、约束与可接受误差；判断模型结果如何落到现实，而非把每次算术保留为人工劳动。
失败处理：不收敛、不可行或无界时返回状态、残差和相关约束；不能挑一个看似合理的数代替求解。
尚待补足
- 用真实参数校准模型与容差
- 为非线性、病态或大规模问题补适当误差/最优性证据
这对个人和团队意味着什么
职业与岗位
优化建模、运筹分析、科学计算
展示模型假设、可复算程序、约束核对和一个参数变化后失效的旧方案。
按目标岗位核对理论、规模、数据接口要求；能做小例时先补更接近现场的规模与解释证据。
查看相关职业与方向 →团队与分工
计算慢，还是变量、约束和数据来源不一致？
AI与求解器承担候选计算；业务确认约束，数值负责人检查模型与解。
将模型错误、数据错误和求解失败分别统计；据实际瓶颈决定补业务建模、数值或工程人员。
查看工作分工与组织案例 →依据具体支持了什么
ORAgentBench v1：业务材料到决策产物
给出真实约束式决策的作者评估，不仅是公式或代码生成。；漏规则与质量失败决定独立验收重点。
未覆盖：107任务不是现场收益；不能将其分数分配给本整数示例。；未重跑，本例历史人工枚举不是AI任务试次。
SciPy线性规划：约束、整数性和退出状态
限定模型类别的求解与检查入口。
未覆盖：不验证AI建模，也不证明现实约束齐全。
原文定位、日期与职业来源关系
- ORAgentBench v1：业务材料到决策产物 ↗
2026-06-18 · 定位：§3.4 scoring；§4.1 setup、Table2；附录F案例；代码c9eb952435a4352f33daa2a35efe0f8c76d31b28
107个有人工审查的可执行OR任务，原作者区分约束可行、归一化质量与通过。；14个模型/agent配置的任务集结果；模型不同runner，一行三次其余单次；不等于真实运营效果或本任务成功率。
核查 2026-10-20 · 下次复查 2026-11-20
- SciPy线性规划：约束、整数性和退出状态 ↗
未标注（持续更新文档） · 定位：Parameters: bounds/integrality；Returns: status/slack/con；Examples
提供可程序化求解和残差/状态检查的工具方法，区分不可行、无界与数值失败。；不是AI测试；仅覆盖该求解器支持的问题，不能把线性规划验收外推到任意数值模型。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
M01 · task：数值推导案例与有限资源约束示例部分对应；不混同形式证明。（partial）
未来3–5年：2029–2031
2029–2031：从辅助解题到可检验的研究伙伴
开放问题的形式证明与专业研究产物表明，AI已不只局限于套路题。数学的可验证性可推动能力扩展；跨领域独立选题与持续发现是否普及仍需观察。以下为条件情景。
当前建议回答今天怎样交付；未来3–5年指2029–2031。编程的完整交付与数学的开放问题成果，支持认真准备更广泛自主工作的强情景。本站把AGI视作跨领域、能适应新任务且可靠达成复杂目标的讨论对象；这些进展是方向证据，尚不能确认某个AGI定义已满足或必在某年发生。三种情景均给出可观察信号、职责变化与现在行动，不把今天的局限或人的现有分工写成永久边界。
基准情景：更多证明与模型工作整包委派
形式库和工具完善后，AI承担更大比例的引理搜索、推导核查、建模代码与验证；研究者能并行探索更多候选，日常工作从手推每步转向问题结构和结果理解。
现在的行动：建立可检查的问题集、形式库与数值对照；同时练习读懂AI产物和发现被弱化的条件。
成立信号与职责变化
- 不同来源未见命题的搜索覆盖扩大
- 自然语言到形式声明错误减少且可独立检查
- 证明和失败记录可重放，合理预算内有持续成果
数学人员需要连接问题、形式语言与解释；验证工程和研究协作能力重要，单纯手算的相对价值可能下降。
加速情景：自主提出并推进研究方向
若AI能在新领域定位重要问题、建立所缺理论与验证链，并持续获得独立接收，研究单元可能扩大为选题到证明或反例的完整计划，成为接近通用研究能力的重要证据。
现在的行动：为更强系统准备可复用问题、语义验证与贡献记录；支持快速尝试新方向，按实际成果重新配置研究职责。
成立信号与职责变化
- 多家独立团队复核新的重要结果，非只重复熟悉题型
- 可迁移到缺少现成形式库的领域
- 完整尝试分布、成本与后续修订透明，而非只见成功题
人的工作可能集中于研究目标、价值选择、概念理解和与现实系统连接；证明搜寻与部分审查本身也可能高度自动化。
受限情景：可验证子题强，开放研究迁移慢
AI在库内证明和数值工具上不断进步，但形式化成本、选题与研究意义判断限制更广泛自主发现。
现在的行动：优先填高复用基础库与语义缺口，按研究问题选择AI辅助范围，不把未解题全部解释为AI不可用。
成立信号与职责变化
- 成果集中于少数可形式化题型
- 新领域经常缺定义、引理或可靠语义转换
- 专家解释与校核成本仍随产物量增长
领域理论、形式化桥接和问题设计仍是瓶颈；不会只剩通用提示技巧。
持续观察什么，以及情景的研究依据
- 新结果的独立复核、修订及学术接收
- 公开尝试分母、资源与未解任务
- 跨领域、跨表示的题意保持和长期研究循环
- AlphaProof Nexus：形式证明搜索进入开放数学问题 ↗
2026-05-21 · 定位：摘要、§2输入输出、§5与§6、附录A.1/B.2
论文报告在353个Erdős问题中解决9个、492个OEIS猜想中证明44个，并公开Lean产物；展示搜索和内核反馈循环。；选题、形式库和搜索预算影响覆盖；未逐条重放论文证明，也不代表自然语言题意已自动核验。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- OpenAI公开新的数学研究产物 ↗
2026-10-06 · 定位：正文结果发布、Lean材料与修订协议；10月15日资金更新
内部前沿模型的研究结果、部分Lean形式化及尝试信息被公开，可逐项检查。；并非每项结果均获学界接受或有形式证明；内部模型不等于公众产品；10月15日更新不是新能力发布。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- Deep Think在专业数学研究中的生成、核查与修订 ↗
2026-02-11 · 定位：The Frontier of Pure Mathematics；贡献分类；Expanding to Physics and Computer Science
研究案例包含找证明、找反例与跨领域联系；区分自主和协作贡献，并允许返回未解决。；自然语言核查器不是形式内核；发布时作者未声称其最高两档重大突破，未逐篇复核案例。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查
- Lean官方：怎样验证一份证明 ↗
未标注（持续更新文档） · 定位：检查形式陈述、内核与公理依赖相关章节
固定目标后检查证明与传递公理，另核对形式陈述是否等于原问题。；工具方法而非模型能力数据；latest会变，实际运行须锁定Lean和Mathlib版本。
核查 2026-10-19 · 下次复查 2026-10-26 · 已到期待复查