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标题: DeepSeek-Prover-V2 登场:AI 数学推理新王者 [打印本页]
作者: KoVPKB8er8    时间: 昨天 02:57
标题: DeepSeek-Prover-V2 登场:AI 数学推理新王者
💥这款神器将颠覆AI数学证明范畴💥

在开发者的日常工作中，常常会遇到各种各样的难题，这些痛点不只耗费了大量的工夫和精神，还能够影响项目的进度和质量。以下是一些开发者日常痛点场景案例😫：
开发者日常痛点场景

痛点场景详细描画类比处理需求
深夜调试代码难题手动将复杂数学定理转化为代码逻辑，易出错，缺乏验证工具，效率低在黑暗中探索，找不到方向需求高效辅助验证工具
反复性工作繁琐低效软件验证需手动编写规范、逐一验证，修正代码后需重新验证，耗时耗力不停转动的齿轮，机械反复工作自动化验证工具
复杂成绩分解困难依赖阅历和直觉分解成绩，缺乏系统性和规范性，面对跨学科成绩难找到切入点堕出神宫，找不到出口系统的成绩分解方法
计算资源耗费大大规模模型训练和推理耗资源，受高算力集群和显存带宽限制资源匮乏环境中挣扎的探险家降低资源耗费的模型
跨学科范畴运用应战现有模型专注单一范畴，跨学科运用不足，需整合知识生疏范畴探求的游览者，需顺应新环境支持跨学科运用的模型

不过别慌！明天要给大家引见一款超神的AI神器——【DeepSeek - Prover - V2】🤩，它或许能帮你处理这些痛点！
产品速览

版本信息

模型参数训练基础特点
7BDeepSeek - Prover - V1.5 - Base上下文长度最高可达32K token，处理长文天分力强
671BDeepSeek - V3 - Base推理功能强

两个模型都已开源，大家可以在Hugging Face上找到它们，技术论文也能在GitHub上看到哦😜。
架构亮点

核心创新

这个模型最大的创新点就是能把非方式化的数学推理才能和严厉的方式化证明过程完美结合在一同🤝。就好比一个既能灵敏思索又能严谨论证的数学天赋🧠，经过“递归定理证明流程”，把复杂成绩分解成一系列更容易处理的子成绩，然后各个击破，这效率几乎无敌了👏。
运用场景

运用范畴详细运用作用
数学研讨与教育辅助验证猜想、发现证明途径、验证中间结果；协助先生了解证明过程，生成详细步骤，支持交互式学习提高研讨效率，辅助教育
软件验证与方式化方法自动证明软件关键性质，协助编写规范，验证算法和加密协议安全性，证明硬件设计规范保障软件和硬件安全
迷信计算与工程运用证明物理模型数学基础，停止工程安全性分析，证明算法满足预期行为提高迷信计算和工程运用牢靠性
震撼功能

递归定理证明流程 🧩

在数学证明的世界里，复杂成绩就像一团乱麻，让人头疼不已。而【DeepSeek - Prover - V2】的递归定理证明流程就像一把神奇的剪刀，轻松地将这团乱麻剪断。它的灵感源自人类数学家处理复杂成绩的方法，就像我们把一个大项目拆分成一个个小义务一样，将困难成绩分解为一系列更容易处理的子成绩。

研讨团队应用DeepSeek - V3模型担任“分解专家”，面对复杂数学定理时，用自然言语分析和了解成绩，提出高层次的证明思绪，将整个证明分解为一系列较小的子目的，再将每个子目的翻译成严厉的Lean 4方式言语表达。然后，运用更小的7B参数模型作为解题专家，逐一攻克这些子目的。这样一来，不只提高了效率，还降低了计算资源耗费，几乎是开发者的福音啊😎。

冷启动数据生成 🚀

为了让模型在训练过程中获得更密集的训练信号，【DeepSeek - Prover - V2】采用了冷启动数据生成的方法。它应用子目的扩展用于模型训练的方式语句范围，生成两类子目的定理，一类将后面的子目的作为前提条件，另一类则不包含前提条件，并整合到专家迭代阶段。

经过这种方式，建立课程引导证明模型处理应战性成绩。挑选7B证明模型无法“端到端”处理但“一切子目的均已成功处理”的应战性成绩，组合一切子目的的证明构建原始成绩的残缺方式证明，再与DeepSeek - V3的自然言语推理过程配对，创建“冷启动推理数据”。这就好比给模型提供了一套超级训练秘籍，让它在面对各种难题时都能游刃不足🤗。

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强化学习优化 💪

为了进一步优化模型功能，【DeepSeek - Prover - V2】采用了面向推理的强化学习方法。让模型学习如何更好地衔接非方式推理与方式证明构建，注重保持证明结构与初始分解思绪的分歧性。

训练采用两阶段训练策略，建立高效非链式思想（non - CoT）形式和高精度链式思想（CoT）形式。高效非链式思想形式可以疾速生成简约的方式Lean证明代码，不包含明白的中间推理步骤；高精度链式思想形式则系统地阐述中间推理步骤，强调透明度和逻辑停顿，构建最终方式证明。这就像给模型装备了两种不同的武器，在不同的战场上都能发挥出弱小的威力😜。

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高功能表现 🌟

【DeepSeek - Prover - V2】在各项测试中的表现可谓冷艳。在MiniF2F测试集的Pass@32下达到了82.4%的准确率，在Pass@8192下经过率达88.9%。在PutnamBench的658题中处理49题，远超此前Kimina - Prover的10题记录。而且，7B参数模型在普特南测试中还处理了13个671B模型无法攻克的难题，例如触及有限基数的成绩（运用Cardinal.toNat等独特方法）。

这样的高功能表现，让开发者在运用【DeepSeek - Prover - V2】时愈加放心，可以更高效地完成各种数学证明义务，几乎是数学证明范畴的超级英雄啊🦸‍♂️。

(, 下载次数: 0)
长上下文与多精度支持 📚

【DeepSeek - Prover - V2】支持最长163,840 tokens的上下文窗口，这意味着它可以处理复杂长链逻辑，就像一个记忆力超强的学霸，可以记住大量的信息并停止分析。结合FP8量化技术，显存占用降低30%，推理效率提升分明。

对于开发者来说，这就意味着在处理大规模数据和复杂成绩时，不再需求担心显存不足和推理效率低下的成绩，可以愈加流利地停止开发工作，几乎是开发者的救星啊🥰。

实战演示

Python代码调用示例

# DeepSeek Prover V2 Python调用示例
import requests
import json
import time

# 1. 基础调用示例 - 数学定理证明
def basic_proof_example():
    """
    演示如何运用DeepSeek Prover V2停止简单的数学定理证明
    """
    # API端点 (假设)
    API_URL = "https://api.deepseek.com/prover/v2"
   
    # 预备央求数据
    theorem = {
        "statement": "证明: 对于一切自然数n, n^2 ≥ n",
        "context": "自然数定义",
        "model": "deepseek-prover-v2-7b",  # 运用7B模型
        "temperature": 0.3,
        "max_tokens": 1024
    }
   
    # 发送央求
    start_time = time.time()
    response = requests.post(
        API_URL,
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        data=json.dumps(theorem)
    )
    elapsed_time = time.time() - start_time
   
    # 处理呼应
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        proof = result.get("proof", "")
        confidence = result.get("confidence", 0)
        steps = result.get("steps", 0)
      
        # 预备结果文本
        result_text = "⭐️ 数学定理证明示例结果 ⭐️\n"
        result_text += "===========================



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