DeepSeekAI开源第二代数学理论证明大模型DeepSeek-Prover-V2：让AI帮助数学家证明数学理论！
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就在刚才，DeepSeek-AI发布了其新一代自动定理证明模型 DeepSeek-Prover-V2。尽管官方暂未公开详细报告，但从其前代模型 DeepSeek-Prover-V1.5 的技术细节，以及去年底发布的通用推理模型 DeepSeek-R1 的进展来看，V2 很可能在多个关键能力上取得了实质性提升。
很多人听说过语言大模型能写诗、编故事、写代码，但 DeepSeek-Prover 的目标更为严谨——它专注于解决数学中的形式化证明任务。
这类任务与普通语言生成不同，不仅要“看起来对”，还要在严密的数学逻辑下通过验证系统（如 Lean 编译器）检验每一步是否正确。哪怕一个小错误，整个证明也会失败。
这正是“自动定理证明（Automated Theorem Proving, ATP）”的核心目标：让 AI 在形式化系统中，像人类数学家那样严谨地进行推理、验证和构造证明。
虽然听起来非常学术化，但这类技术在现实中有着非常广泛的潜力应用：
在 2024 年发布的 DeepSeek-Prover-V1.5 论文 中，DeepSeek 提出了一个完整的模型训练与搜索框架，将语言模型、数学证明系统和强化学习深度融合，主要包括以下三步：
模型首先在大量数学和代码语料（如 Lean、Isabelle 等形式语言）上进行预训练，建立对数学表达与逻辑结构的基本理解。
在微调阶段，DeepSeek 构建了一套增强数据，其中每个证明步骤前都带有“自然语言思路注释”，类似人类写作前的思考过程（Chain-of-Thought）。模型不仅要生成正确代码，还要写出清晰的推理过程。
此外，DeepSeek 还加入了来自编译器（Lean 4）提供的“中间状态信息”作为训练信号，帮助模型更精确地理解每一步是否合理。
最后，模型通过一种叫 RLPAF（Reinforcement Learning from Proof Assistant Feedback）的策略，持续从验证器那里获得反馈。如果生成的证明能通过检查，就给予正反馈，反之则惩罚。这一步进一步强化了模型生成可验证内容的能力。
V1.5 引入的另一项关键技术是 RMaxTS（RMax Tree Search），一种“探索驱动”的证明搜索算法。
它的工作方式是这样的：
这类似于人类“试一试 -> 出错 -> 回退 -> 改写”的思维过程。而且为了避免“反复走老路”，RMaxTS 还会给新路径提供“奖励”，鼓励探索不同思路。是不是很像当前DeepSeek R1推理大模型的思考过程？
在两个权威基准上，这种方法取得了显著成果：
虽然 DeepSeek-Prover-V2 的细节尚未公布，但结合 DeepSeek-R1 模型的能力，我们可以合理推测 V2 可能具备以下升级：
这些推测并非凭空想象，而是从 DeepSeek 在过去一年里模型体系的进化路径中，结合行业发展趋势而来的合理延伸。
此外，从发布时间看，也许正好是DeepSeek-Prover-V1.5的训练过程让DeepSeek发现了DeepSeek-R1这种推理大模型的训练秘诀呢？毕竟RMaxTS和当前所说的那种推理能力训练的强化学习似乎非常相似！
DeepSeek-Prover-V2 的发布意味着 AI 自动定理证明领域正持续快速前进。虽然我们还在等待官方更详细的报告和性能数据，但可以预见，该模型极有可能在形式化推理这一长期被认为“人类独有”的智能任务中，再次刷新行业对 AI 能力边界的认知。
我们也期待 DeepSeek 是否会继续保持开源传统，推动这一领域进一步走向普惠与标准化应用。
关于DeepSeek-Prover-V2大模型更多信息和开源地址参考DataLearnerAI模型信息卡地址：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/DeepSeek-Prover-V2