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！

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。

<center>[![DeepSeekAI开源DeepSeek-Prover-V2大模型](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/6ddb0248-dcf0-4c4a-a2a9-eb27b56aeef1.webp "DeepSeekAI开源DeepSeek-Prover-V2大模型")](https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/DeepSeek-Prover-V2 "DeepSeekAI开源DeepSeek-Prover-V2大模型")</center>
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#### DeepSeek-Prover 是什么？它和DeepSeek V3或者DeepSeek-R1有什么不同？

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：

- **软件与系统验证**：验证操作系统、编译器、航空航天等关键系统是否符合预期逻辑；
- **金融与法律智能合约审计**：识别是否存在逻辑漏洞或无法满足的条件；
- **AI 推理可验证性**：未来生成的推理链条不仅“有说服力”，还能被形式化验证；
- **教育与科研**：协助解决复杂数学问题，成为数学家与学生的推理助手。

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#### 回顾 V1.5：DeepSeek 如何训练一个“会证明”的 AI？

在 2024 年发布的 [DeepSeek-Prover-V1.5 论文](https://arxiv.org/abs/2408.08152) 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：

##### 1. 大规模预训练：掌握数学语言

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。

##### 2. 有指导的微调：边想边写，像人一样

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。

<center>![DeepSeek-Prover-V1.5训练过程](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/0e9e5319-4bc2-40b8-8b25-e853d82f924e.webp "DeepSeek-Prover-V1.5训练过程")</center>
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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。

##### 3. 强化学习：用验证器当“裁判”

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。

#### 另一个关键突破：让模型“像人一样”试错搜索

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：

- 模型尝试一次完整的证明；
- 如果失败，就自动找到失败的位置，把后面丢掉；
- 然后基于目前的进展再接着试，直到通过。

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：

- **miniF2F**（高中奥数级别）：通过率达 63.5%，超越同期开源模型；
- **ProofNet**（大学数学课本级别）：通过率达 25.3%，同样领先业界。

#### 推测 V2 的潜在突破方向

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：

| 方向 | 可能的增强能力 |
|------|----------------|
| 架构基础 | 构建在 DeepSeek-R1 的更强模型之上，具备更好的语言理解与数学能力 |
| 生成稳定性 | 在生成 Lean 等形式化语言时错误率更低、鲁棒性更强 |
| 搜索效率 | 更智能、并行化的搜索策略（可能强化或改进 RMaxTS） |
| 解释能力 | 更强的自然语言注释，提升“生成思路”的透明度与可读性 |
| 泛化能力 | 覆盖更多数学领域，或支持更多形式化系统（如 Isabelle） |

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大模型总结

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

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