本报告将探讨数据、模型、算法和理论在数学优化领域融合的新模式。首先讨论大模型辅助建模与求解，针对问题结构和场景进行自适应建模、结构提取和问题求解。接着探讨人工智能驱动的优化算法，包括求解二元整数规划的蒙多卡洛策略优化算法，基于常微分方程的学习优化方法，大模型微调的零阶优化算法等等。最后讨论通过数学优化形式化建立知识库推动自动定理证明的构想。

报告人简介：文再文，北京大学北京国际数学研究中心教授，北京大学博雅特聘教授，主要研究最优化算法与理论及其在机器学习、人工智能中的应用。2016年获中国青年科技奖。2020年获国家万人计划科技创新领军人才，2024年入选教育部长江学者特聘教授，现为JSC, JORSC, JCM和CSIAM-AM等期刊编委，MPC的技术编委，中国运筹学会副理事长。