DeepSeek-Prover utvecklar bevisföring genom förstärkningsinlärning och Monte-Carlo Tree Search med feedback från bevisassistenter.

Forskningspapperet om DeepSeek-Prover-V1.5 presenterar ett system som förbättrar automatiserad teorembeweisning genom att integrera förstärkningsinlärning och Monte-Carlo-Tree-Sökning (MCTS), med feedback från bevisassistenter. Systemet lär sig att navigera i komplexa sökutrymmen för logiska steg i matematiska bevis, där förstärkningsinlärning guidar systemet baserat på feedback från bevisassistenter om stegens giltighet. MCTS hjälper till att utforska möjliga lösningar genom att simulera många möjliga sekvenser och identifiera de mest lovande vägarna. DeepSeek-Prover-V1.5:s tekniska design inkluderar dessa komponenter som arbetar i symbios, vilket signifikant förbättrar dess prestanda på utmanande matematiska problem jämfört med traditionella metoder. Men papperet erkänner vissa begränsningar, såsom systemets tunga beroende av bevisassistentens förmågor, vilket kan begränsa inlärningseffekten om assistenten har bias eller begränsningar. En annan oro är skalbarhet, eftersom systemet huvudsakligen har testats på mindre problem, vilket lämnar dess effektivitet på större, mer komplexa bevis osäker. Systemets tolkbarhet ifrågasätts också, eftersom att förstå dess beslutsfattande process kan vara svårt, vilket är avgörande för att bygga förtroende och ytterligare förfining. Papperet föreslår att ytterligare forskning är nödvändig, särskilt i att testa systemets förmåga att generalisera sin kunskap till nya, osedda problem och att undersöka dess prestanda på mer betydande frågor. Trots dessa begränsningar erkänner papperet DeepSeek-Prover-V1.5 som en betydande framsteg inom automatiserad teorembeweisning, med potentiella tillämpningar inom olika områden som matematik och datavetenskap. Om systemets begränsningar kan åtgärdas, kan det bli ett kraftfullt verktyg för forskare, hjälpa dem att lösa komplexa problem mer effektivt.