Resumen: En virtud de su gran utilidad para resolver problemas del mundo real, el modelado de optimización ha sido ampliamente empleado para una toma de decisiones óptima en varios sectores, pero requiere una experiencia sustancial de los profesionales de la investigación de operaciones. Con el advenimiento de grandes modelos de idiomas (LLM), han surgido nuevas oportunidades para automatizar el procedimiento de modelado matemático. Esta encuesta presenta una revisión integral y oportuna de los avances recientes que cubren toda la pila técnica, incluida la síntesis de datos y el ajuste fino para el modelo base, los marcos de inferencia, los conjuntos de datos de referencia y la evaluación del rendimiento. Además, realizamos un análisis en profundidad sobre la calidad de los conjuntos de datos de referencia, que se encontró que tenía una tasa de error sorprendentemente alta. Limpiamos los conjuntos de datos y construimos una nueva tabla de clasificación con una evaluación de rendimiento justa en términos del modelo y conjuntos de datos BASE LLM. También creamos un portal en línea que integra recursos de conjuntos de datos limpios, código y repositorio de papel para beneficiar a la comunidad. Finalmente, identificamos limitaciones en las metodologías actuales y describimos las oportunidades de investigación futuras.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de agosto de 2025.
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