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AI 界掌管开源的神—— DeepSeek 转头了！
刚刚，DeepSeek 开源了全新的数学模子DeepSeekMath-V2，专注于可自考证的数学推理。
DeepSeekMath-V2 不仅在 IMO 2025 和 CMO 2024 中取得金牌级分数，而且还在 Putnam 2024 中，得分 118/120，向上了东说念主类最高分 90。
与此同期，DeepSeekMath-V2 在悉数 CNML 级别问题类别（代数、几何、数论、组合学、不等式）上均优于 GPT-5-Thinking-High 和 Gemini 2.5-Pro。
不仅性能无敌，网友暗示这依然第一个开源的 IMO 金牌模子。
这下，谷歌和 OpenAI 要坐不住了！
罕见是 OpenAI，蓝本就预备放出 IMO 金牌模子来支吾谷歌 Gemini 3 Pro 的冲击，现时被 DeepSeek 抢先一步。
（鲸鱼转头了！）
值得一提是，这篇论文的一作邵智宏亦然之前 DeepSeekMath 7B 的一作，在那篇论文中，他们提倡了有名的GRPO。
最强开源 IMO 金牌模子
总的来说，DeepSeekMath-V2 是一个旨在罢了自考证数学推理（Self-verification）的大型话语模子（685B）。
它的中枢在于开导和哄骗弘大的评释考证武艺来提示和优化评释生成，从而克服传统上依赖最终谜底看成奖励的强化学习（RL）纪律的局限性。
传统用于数学推理的强化学习（RL）纪律存在根人道截至：
最终谜底奖励的不可靠性：将 LLM 奖励基于最终谜底的正确性，并弗成保证推理过程的正确性或逻辑的严谨性，模子可能通差谬误的逻辑得出正确谜底 。
对定理评释任务的局限性：好多数学任务（如定理评释）不条款数值谜底，而是需要严格的纪律推导和逻辑严谨性，使得基于最终谜底的奖励机制不适用。
短少里面考证武艺：经过传统纪律覆按的 LLMs 短少考证自身评释有用性的武艺，正常进展出高假阳性率（即觉得失误的评释是有用的 ) 。
DeepSeekMath-V2 经受迭代的强化学习轮回，轮换优化评释考证器和评释生成器，以罢了可自考证的数学推理。
评释考证
覆按考证器
推测领先覆按一个准确且诚挚的 LLM-based 考证器，使其八成凭证东说念主类群众的表率识别评释中的问题并评分。
具体来说，考证器针对给定的数知识题与评释，输出一个评释分析，该分析领先总结子别出的问题（若是有），然后基于三个级别分拨一个分数：
1：皆备正确、严谨且逻辑了了的评释。0.5：总体逻辑合理，但有微小失误或细节遗漏的评释。0：包含致命逻辑失误或过失轻视的根人道失误的评释。
考证器的覆按分为数据构建（冷启动）和模子强化学习方针两个过失阶段。
在数据构建阶段，推测领先从 AoPS 竞赛中收罗了 1.75 万个条款评释的奥赛级别数知识题。
随后，哄骗现存模子（DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking）生成大批的候选评释，并通过多轮迭代来普及评释的严谨性，最终请数学群众东说念主工对这些评释进行评分，分数分为 1、0.5 和 0 三个级别，从而创建了运行的 RL 考证数据集。
干涉强化学习方针阶段，推测使用上述数据集对基础模子（DeepSeek-V3.2-Exp-SFT）进行覆按，使其八成输出评释分析总结和最终分数。
奖励函数一方面通过体式奖励强制模子输出体式包含问题总结和分数，另一方面通过分数奖励引发模子预计的分数与群众标注的分数高度一致，从而使考证用具备师法东说念主类群众评估严谨性的武艺。
引入元考证 ( Meta-Verification )
为搞定初步覆按的考证器可能因幻觉（hallucinating）不存在的问题而赢得正确低分，从而毁伤其对失误识别的诚挚性（faithfulness）的问题，推测团队引入了元考证（Meta-Verification）机制。
元考证看成一个二级评估过程，旨在审检考证器生成的评释分析（Proof Analysis），评估其中识别出的问题是否着实存在，以及这些问题是否在逻辑上合理地援助了其预计的评释分数。
为了覆按元考证器，推测领先让数学群众凭证有益的元考证表率对考证器输出的分析质料进行评分，创建了元考证数据集。
随后，推测覆按了一个有益的元考证器，该元考证器生成对考证分析自己的问题总结，并分拨一个质料分数，以权衡原考证器分析的准确性和合感性。
元考证器的强化学习方针结构与考证器覆按访佛，相似包含体式奖励和分数奖励。
接下来是增强考证器覆按，推测哄骗覆按好的元考证器，将元考证的质料分数集成到考证器的奖励函数中，以增强考证器的诚挚性。
最终，使用原考证数据集和元考证数据集共同覆按增强后的考证器，使该模子八成同期膨胀评释考证和元考证两项任务。
在原考证数据集的一个考证子集上，告戒证器评估的评释分析的平均质料分数从 0.85 普及到了0.96，同期保抓了评释分数预计的准确性不变，有劲评释了元考证机制能有用提高考证器识别问题的诚挚度。
评释生成
接下来，推测用覆按好的考证器看成奖励模子来覆按评释生成器，并进一步通过"自考证"机制，让生成器学会严格地自我审查和修正，从而提高评释质料。
具体来说，推测覆按生成器以最大化考证器赋给其生成的评释的分数。
在覆按中，生成器被条款在生成证光泽，紧随着进行自我分析。奖励函数引发准确的自我评估和正确性。
最终奖励是对评释质料和自我评估质料的加权组合。
由此，自我评估奖励不仅奖励自评分的准确性，还奖励自我分析的诚挚性。
这种奖励结构引发生成器：诚挚地承认失误（而非盲目自信）。赢得高奖励的最好计谋是在最终输出前，积极识别并搞定自身评释中存在的问题，从而罢了自我迭代完善。
评释考证与生成之间的协同作用
接下来，推测哄骗考证器和生成器的协同作用，通过领域化的谋划和元考证机制，缔造了一个皆备自动化的数据标注历程，从而抓续普及考证器的武艺，并最终取代耗时的东说念主工标注。
然则，随着问题难度加多，东说念主工标注耗时且斥逐低下。由此推测提倡了一套自动化标注的纪律：
领先，通过生成 n 个零丁的考证分析，提高在有残障评释中拿获着实问题的概率。接下来，哄骗元考证器生成 m 个评估，对流露问题的分析进行有用性证明，确保识别出的问题是着实的（元考证比从零识别问题更高效）。
具体的标注历程如下：
分数判定：稽查悉数分析均分拨的最低分数。唯有当至少有 k 个分析被元考证证明为有用时，该最低分才被赋给该评释；不然象征为 1 分（无正当残障）。
取代东说念主工： 最终，这种皆备自动化的历程在后续覆按迭代中澈底取代了东说念主工标注，而且质料稽查证实其标注斥逐与群众判断高度一致。
由此，上述历程在最终的覆按迭代中澈底取代了耗时的东说念主力标注，罢了了考证和生成的协同轮回，保证了模子武艺的抓续冲破。
本质斥逐
推测经受 GRPO 进行强化学习，迭代地优化评释考证和生成武艺。
在每次迭代中，推测领先优化评释考证。然后，评释生成器会从考证器的 checkpoint 运行化，并针对评释生成进行优化。
从第二次迭代入手，评释考证器会使用一个稽查点进走运行化，该稽查点通过停止微调（rejection fine-tuning）自在了前一次迭代中的考证和生成武艺。
推测领先评估了模子未经迭代完善的单次生成正确评释的武艺。
本质斥逐标明，在悉数 CNML 级别问题类别中——包括代数、几何、数论、组合学和不等式—— DeepSeekMath-V2 抓续优于 GPT-5-Thinking-High 和 Gemini 2.5-Pro。
为了琢磨扩展高下文和自考证怎样提高评释质料，推测又评估了带有自考证的礼貌精粹纪律。
推测标明，自选的最好评释比线程平均得分赢得了显耀更高的考证分数，这评释生成用具备准确评估评释质料的武艺。
此外，随着最大礼貌尝试次数的加多，Pass@1 大幅普及，标明自考证有用地提示了迭代纠正。
这些斥逐标明，生成器八成可靠地离别高质料和有残障的评释，并哄骗这种自我相识系统地纠正其数学推理。
终末，为了搞定最具备挑战性的问题，推测经受了高谋划量搜索计谋，该计谋通过并行生成探索种种化的评释旅途，并结合领域化的（64 次）考证来精准识别眇小失误。
模子迭代地从包含问题分析的候选评释池中精粹出最优评释，直到评释通过悉数考证。
最终，这种纪律使其在 Putnam 竞赛中以 118/120 的分数高出东说念主类最高分 90 分，展现了在考证器提示下，AI 搞定复杂问题的弘大武艺。
One more thing
如开头所说，这篇论文的一作邵智宏亦然 DeepSeek 之前数学模子 DeepSeekMath 7B 的一作。
值得一提的是，也便是在 DeepSeekMath 7B 的论文中，他和团队提倡了经典的GRPO（Group Relative Policy Optimization ）。相似的，他亦然 DeepSeek-R1 的中枢孝敬者。
邵智宏现时是 DeepSeek 从事大模子推理推测的推测员，他本科毕业于北京航空航天大学，博士毕业于清华，师从黄民烈讲授。
参考勾通
[ 1 ] https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2
[ 2 ] https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2/blob/main/DeepSeekMath_V2.pdf
[ 3 ] https://zhihongshao.github.io/
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— 完 —
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