DeepSeek-Prover 通过强化学习和蒙特卡罗树搜索与证明助手反馈来推进定理证明。

DeepSeek-Prover-V1.5研究论文提出了一种系统，该系统通过结合强化学习和蒙特卡罗树搜索（MCTS），并从证明助手那里获取反馈来增强自动定理证明。该系统学习在数学证明中导航复杂的搜索空间，以逻辑步骤为目标，其中强化学习根据证明助手关于步骤有效性的反馈来指导系统。MCTS帮助探索潜在的解决方案，通过模拟许多可能的序列并确定最有前途的路径。 DeepSeek-Prover-V1.5的技术设计包括这些组件之间的协作，相比传统方法，该系统在解决数学难题方面的性能得到了显著改善。然而，该论文也承认了一些限制，如系统对证明助手能力的高度依赖，这可能会限制学习效果，如果助手存在偏见或限制。 另一个担忧是可扩展性，因为系统主要是在小问题上进行测试，对于更大、更复杂的证明的有效性仍然不确定。系统的可解释性也受到质疑，因为理解其决策过程可能很具挑战性，这对于建立信任和进一步改进至关重要。 论文建议需要进一步的研究，特别是在测试系统将知识泛化到新、未见的问题和探索其在更大问题上的性能方面。尽管存在这些限制，该论文仍然将DeepSeek-Prover-V1.5视为自动定理证明领域的重大进步，该系统在数学和计算机科学等领域可能具有广泛的应用。如果系统的限制得到解决，它可能会成为研究人员的一种强大工具，帮助他们更高效地解决复杂的问题。