文字編輯｜李祥敬

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技術(shù)突破：數(shù)學推理的三大核心革新

DeepSeek-Prover-V2專為Lean4形式化定理證明而打造，在技術(shù)架構(gòu)與訓練范式上實現(xiàn)了重大突破。它基于DeepSeek-V3架構(gòu)構(gòu)建了“分解-求解”雙引擎系統(tǒng)，能夠?qū)碗s定理巧妙拆解為可驗證的子目標鏈，例如在處理費馬大定理時，就將其分解為橢圓曲線模性定理等子目標，同時生成對應的Lean4形式化代碼框架。在求解過程中，采用7B參數(shù)小模型并行處理子目標，計算效率提升了3.2倍，極大地降低了671B大模型的計算負載。并且，通過將子目標證明與原始思考鏈相結(jié)合，構(gòu)建了包含形式化證明與自然語言推理的混合訓練數(shù)據(jù)集，為模型訓練提供了更豐富、更有效的數(shù)據(jù)支持。在推理架構(gòu)方面，DeepSeek-Prover-V2創(chuàng)新性地融合了非正式推理與形式化驗證兩種模式。非正式推理通過自然語言思考鏈模擬人類數(shù)學家的啟發(fā)式思維，形式化驗證則直接生成可執(zhí)行的Lean4代碼，實現(xiàn)100%邏輯嚴謹性，成功突破了傳統(tǒng)模型“要么模糊要么僵化”的困境，在MiniF2F-test數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了88.9%的形式化證明通過率，相比前代提升了47%。在訓練范式上，它采用了三階段訓練策略，先在1.2萬億token的數(shù)學文獻庫上進行預訓練，打下堅實的基礎(chǔ)能力；接著針對15個數(shù)學領(lǐng)域（如數(shù)論、實分析）的310道教材例題進行專項訓練，使模型更具針對性；最后引入強化學習，采用雙重獎勵機制（證明成功率+代碼簡潔度），結(jié)合GRPO算法優(yōu)化推理路徑，這使得模型在PutnamBench難題集上解決了49道題，遠超同類模型的23題。

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戰(zhàn)略動因：突破AI推理的“不可能三角”

DeepSeek推出Prover-V2有著深刻的戰(zhàn)略動因，旨在破解當前AI發(fā)展面臨的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)大模型在數(shù)學競賽題中雖有不錯表現(xiàn)，如在AIME25測試中能取得81.5分，但卻無法通過形式化驗證。而Prover-V2通過集成Lean4框架，成功將自然語言推理與形式化證明統(tǒng)一起來，在15道AIME競賽題中成功解決了6道，同時還能生成可驗證的證明代碼，有效解決了邏輯嚴謹性與泛化能力的矛盾。在計算成本與模型性能方面，Prover-V2采用MoE混合專家架構(gòu)與FP8量化技術(shù)，其Prover-V2-671B的推理成本僅為GPT-4的6%，卻在MiniF2F-test中達到88.9%的準確率，7B版本還支持移動端實時推理，推理速度達20tokens/秒，實現(xiàn)了“高性能-低成本”的雙軌突破。并且，通過開源策略（Apache2.0協(xié)議），Prover-V2-7B已被集成到新東方、猿輔導的智能教輔系統(tǒng)，671B版本則在芯片設(shè)計、密碼學等科研領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)工業(yè)化應用，打破了垂直領(lǐng)域與通用能力的割裂局面，構(gòu)建了“通用基座+垂直特化”的生態(tài)布局。

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R2模型的戰(zhàn)略伏筆：從數(shù)學推理到通用智能

從戰(zhàn)略布局來看，Prover-V2的技術(shù)突破為下一代旗艦模型R2奠定了核心基礎(chǔ)。R2將延續(xù)Prover-V2的混合專家架構(gòu)，總參數(shù)規(guī)模擴展至1.2萬億，同時動態(tài)激活參數(shù)控制在780億以內(nèi)，這種“稀疏激活+專家網(wǎng)絡”設(shè)計既能繼承Prover-V2的高效推理能力，又能支持多模態(tài)任務的并行處理。在能力邊界延伸上，R2計劃支持“文本+視覺”跨模態(tài)推理，Prover-V2的數(shù)學符號識別模塊（如幾何圖形解析插件）將成為重要組成部分，其在數(shù)學推理方面的形式化驗證能力也將成為R2在科研輔助、金融建模等場景的核心競爭力，而Prover-V2的移動端優(yōu)化經(jīng)驗（如4B版本的低功耗設(shè)計）將助力R2在智能終端的部署。此外，Prover-V2的開源策略吸引了超過10萬開發(fā)者參與，其配套的Proof Assistant（交互式證明環(huán)境）和Code Interpreter（混合調(diào)試工具）將直接嵌入R2的開發(fā)者工具鏈，形成“模型-工具-社區(qū)”的閉環(huán)生態(tài)，加速R2在工業(yè)界的落地。

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未來展望：AI數(shù)學推理的四個演進方向

展望未來，AI數(shù)學推理將呈現(xiàn)四大演進方向。形式化與非形式化推理將深度融合，模型不僅能生成證明代碼，還能自動生成可解釋的自然語言推理過程，例如在金融風險評估中，既能提供量化模型的數(shù)學證明，又能用通俗語言解釋風險傳導機制?？缒B(tài)數(shù)學推理能力將得到發(fā)展，結(jié)合視覺識別與幾何定理證明，AI可直接解析工程圖紙中的數(shù)學關(guān)系，實現(xiàn)從設(shè)計圖紙到形式化驗證的全流程自動化。隨著FP8量化技術(shù)的普及，實時推理與動態(tài)驗證將成為現(xiàn)實，數(shù)學推理模型將在邊緣設(shè)備實現(xiàn)毫秒級響應，支持自動駕駛的實時路徑規(guī)劃驗證、醫(yī)療影像的實時病理分析等場景。同時，倫理與安全機制也將不斷強化，數(shù)學推理的形式化特性使其成為AI安全的突破口，未來模型將內(nèi)置“形式化驗證防火墻”，確保生成內(nèi)容符合倫理規(guī)范與法律要求。

結(jié)語

DeepSeek-Prover-V2的誕生意義非凡，它重新定義了AI與數(shù)學的關(guān)系，從單純的解題工具轉(zhuǎn)變?yōu)樘剿骰锇?。?710億參數(shù)的模型能自主分解費馬大定理，7B小模型能在移動端實時驗證芯片設(shè)計時，這不僅是算力的成果，更是人類理性思維的數(shù)字化延伸。這場由Prover-V2開啟的革命，其影響將逐漸擴散，最終融入通用人工智能的發(fā)展洪流，為R2等下一代模型的發(fā)展開辟道路。

lixiangjing

算力豹主編