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数学证明效率倍增！DeepSeek-Prover-V1.5开源发布

【免费下载链接】DeepSeek-Prover-V1.5-BaseDeepSeek-Prover-V1.5-Base：提升数学证明效率的开源利器，融合强化学习与蒙特卡洛树搜索，助力Lean 4定理证明。在miniF2F测试集上实现63.5%的准确率，刷新基准。立即体验这一创新成果！项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5-Base

导语：专注于数学定理证明的人工智能模型DeepSeek-Prover-V1.5正式开源，通过融合强化学习与蒙特卡洛树搜索技术，在多个权威数学推理基准上刷新纪录，为数学研究与形式化验证领域注入新活力。

行业现状：AI数学推理迈入深水区

近年来，人工智能在数学推理领域的突破备受瞩目。从早期的符号计算系统到如今基于大语言模型的定理证明器，AI正逐步从辅助计算工具向具备逻辑推理能力的"协作者"转变。随着形式化方法在数学、计算机科学及工程领域的重要性日益凸显，对高效、可靠的自动定理证明工具的需求持续增长。然而，复杂数学定理的证明过程往往涉及庞大的搜索空间和深刻的逻辑洞察，传统方法在效率和泛化能力上仍有局限，这也促使研究者们探索更先进的AI驱动方案。

模型亮点：创新技术驱动证明效率跃升

DeepSeek-Prover-V1.5-Base是专为Lean 4定理证明助手设计的开源语言模型，其核心优势体现在以下几个方面：

1. 双引擎驱动的推理架构：该模型在DeepSeek-Prover-V1基础上全面升级，不仅优化了训练流程，更在推理阶段引入创新的RMaxTS算法——一种基于内在奖励驱动探索策略的蒙特卡洛树搜索（MCTS）变体。这一设计突破了传统单路径生成的局限，能够探索更多潜在证明路径，显著提升了复杂定理的证明成功率。

2. 性能基准全面领先：在国际公认的数学定理证明 benchmark 上，DeepSeek-Prover-V1.5表现卓越。在高中数学水平的miniF2F测试集上，其准确率达到63.5%；在本科数学水平的ProofNet基准上，准确率达25.3%，均刷新了该领域的最新纪录。这一成绩表明模型已具备处理复杂数学问题的能力。

3. 开源生态与多版本支持：研发团队同步开源了三个版本的模型——Base版、SFT版（监督微调）和RL版（强化学习优化），为学术界和工业界提供了完整的研究工具链。用户可根据需求选择不同优化程度的模型，其中RL版配合RMaxTS搜索算法能实现最佳证明效果。

技术创新：从反馈中学习，向复杂挑战进发

DeepSeek-Prover-V1.5的核心技术突破在于其独特的训练与推理范式。模型首先在大规模数学语料库DeepSeekMath-Base上预训练，随后通过增强的形式化定理证明数据集进行监督微调。最关键的是，它引入了"证明助手反馈强化学习（RLPAF）"机制，使模型能够从Lean 4证明助手的交互式反馈中持续学习，不断优化证明策略。

相较于传统的全证明一次性生成方式，RMaxTS算法通过构建证明状态搜索树，动态评估各分支的潜在价值，引导模型优先探索更有希望的证明路径。这种策略既保证了搜索的系统性，又通过内在奖励机制鼓励必要的探索，有效平衡了证明过程中的"利用"与"探索"难题。

行业影响：加速数学发现与形式化验证

DeepSeek-Prover-V1.5的开源发布，有望在多个领域产生深远影响：

在基础数学研究领域，该模型可作为数学家的智能助手，自动探索潜在证明路径，加速定理验证过程，甚至可能帮助发现新的数学定理或证明方法。对于计算机科学，尤其是形式化方法和程序验证方向，高效的定理证明器能显著降低软件系统形式化验证的门槛，提升关键系统的可靠性。

在教育领域，该模型也为交互式数学学习提供了可能，通过实时反馈和证明引导，帮助学生深化对数学逻辑的理解。此外，开源模式将吸引更多研究者参与模型改进和应用探索，推动整个AI数学推理领域的快速发展。

结论与前瞻：迈向更智能的数学推理

DeepSeek-Prover-V1.5的推出，标志着AI在处理高度结构化、逻辑性强的复杂任务方面又迈出了坚实一步。其融合强化学习与蒙特卡洛树搜索的技术路径，为解决其他需要复杂推理的领域提供了有益借鉴。随着模型能力的持续提升和应用场景的不断拓展，我们有理由期待，未来AI不仅能辅助人类进行数学证明，还能在科学发现的前沿领域扮演更加积极主动的角色。

对于感兴趣的用户，可通过Hugging Face等平台获取模型权重并开始探索。研发团队也公布了详细的技术论文和使用文档，为开发者和研究者提供全面支持。在AI与数学交叉创新的浪潮中，DeepSeek-Prover-V1.5无疑为我们打开了一扇新的大门。

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