ASTOR：用形式语法基准化并改进软约束优化的自动形式化

论文指出真实决策问题同时包含必须满足的硬约束和可违反的偏好型软约束，而现有 LLM 自动形式化研究常忽略后者。作者提出 ASTOR，一个推理时框架：先将自然语言决策问题映射为语法引导的抽象语法树（AST），再确定性地编译为可执行优化代码，并引入相应基准。

AI推荐理由 ASTOR 关注 LLM 自动形式化中常被忽略的软约束，采用语法引导的抽象语法树在推理时把自然语言决策问题确定性地编译为可执行优化代码，并配套基准。对 LLM 辅助运筹优化建模有实用价值；摘要未给出求解质量或与基线对比的具体数据。