數學推理新標杆！DeepSeek-Prover-V2 實現數學證明的飛躍

在人工智能領域，最近一項重磅技術發佈引發廣泛關注 ——DeepSeek-Prover-V2。這一模型不僅在推理性能上取得了顯著提升，還被譽爲通向人工通用智能（AGI）的關鍵一步。DeepSeek-Prover-V2在推理能力和訓練效率上都進行了革命性的創新，給數學推理研究帶來了新的希望。

DeepSeek-Prover-V2提供了兩種不同規模的模型:671B 和7B 參數。特別是671B 參數的版本，其推理性能在 DeepSeek-V3-Base 的基礎上得到了顯著增強，適用於更復雜的數學問題。而7B 版本則基於 DeepSeek-Prover-V1.5-Base 構建，支持高達32K 的上下文長度，能夠處理更爲複雜的推理任務。

DeepSeek-Prover-V2的核心在於其訓練方法 —— 遞歸與強化學習的結合。該模型能夠將複雜的數學定理拆解爲一系列子目標，並通過智能算法選擇最優解。在冷啓動階段，DeepSeek-V3會首先提示模型將複雜問題分解爲可管理的小目標，隨後利用強化學習整合這些小目標的證明，從而形成一個完整的思維鏈。

該技術不僅提高了數學證明的效率，還揭示了 AI “黑盒” 行爲的內在邏輯。通過優化算法，DeepSeek-Prover-V2能夠在推理過程中實現更快的計算速度和更高的智能性。這種創新方法預計將推動 AI 領域的重大突破，使得未來的 AI 能夠處理更爲複雜的數學問題，甚至有可能在幾年內達到人類無法理解的高級數學水平。

DeepSeek-Prover-V2還建立了名爲 ProverBench 的基準數據集，包含325道題目。其中包括來自 AIME 競賽的數論和代數題目，以及精選的教科書例題。這一數據集不僅評估高中競賽和本科階段的數學水平，更爲數學推理的研究提供了豐富的素材。

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/tree/main