DeepSeek發(fā)布數(shù)學(xué)推理模型DeepSeek-Prover-V2，包含7B和671B兩個(gè)參數(shù)版本。該模型采用"遞歸+強(qiáng)化學(xué)習(xí)"訓(xùn)練方法，在MiniF2F測(cè)試集上達(dá)到88.9%通過率，解決了PutnamBench中的49道題目。關(guān)鍵技術(shù)包括：1) 使用DeepSeek-V3分解復(fù)雜定理生成子目標(biāo)；2) GRPO算法從多個(gè)候選方案中自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)解；3) 通過思維鏈整合非形式化推理與形式化證明。模型在AIME競賽題和教科書題目上也表現(xiàn)優(yōu)異，7B小模型意外在部分問題上超越大模型。論文指出該方法為通向AGI提供了正確路徑，未來將擴(kuò)展至IMO級(jí)別數(shù)學(xué)難題。...

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