DeepSeek-Prover breidt het bewijzen van stellingen uit door middel van versterkend leren en Monte-Carlo-Boom-Zoek met feedback van een bewijsassistent.

Het onderzoeksrapport over DeepSeek-Prover-V1.5 presenteert een systeem dat automatische stellingen bewijst door versterkt leren en Monte-Carlo Tree Search (MCTS) te integreren, met feedback van bewijsassistenten. Het systeem leert complexe zoekruimten voor logische stappen in wiskundige bewijzen te navigeren, waarbij versterkt leren het systeem leidt op basis van feedback van bewijsassistenten over de geldigheid van de stappen. MCTS helpt bij het verkennen van potentiële oplossingen door veel mogelijke sequenties te simuleren en de meest veelbelovende paden te identificeren. De technische ontwerp van DeepSeek-Prover-V1.5 omvat deze componenten die in symbiose werken, wat leidt tot een significante verbetering van de prestaties op uitdagende wiskundige problemen vergeleken met traditionele benaderingen. Echter, het rapport erkent bepaalde beperkingen, zoals het zware afhankelijkheid van de bewijsassistent, wat het leren kan beperken als de assistent vooroordelen of beperkingen heeft. Een andere zorg is schaalbaarheid, aangezien het systeem voornamelijk is getest op kleinere problemen, waardoor zijn effectiviteit bij grotere, complexere bewijzen onzeker blijft. De interpretabiliteit van het systeem wordt ook in twijfel getrokken, omdat het begrijpen van zijn besluitvormingsproces mogelijk moeilijk is, wat cruciaal is voor het opbouwen van vertrouwen en verdere verfijning. Het rapport suggereert dat verdere onderzoek nodig is, met name het testen van het systeem's vermogen om zijn kennis te generaliseren naar nieuwe, ongeziene problemen en het verkennen van zijn prestaties bij grotere kwesties. Ondanks deze beperkingen erkent het rapport DeepSeek-Prover-V1.5 als een significante vooruitgang in automatische stellingen bewijzen, met potentiële toepassingen in verschillende gebieden zoals wiskunde en computerwetenschap. Als de beperkingen van het systeem worden aangepakt, kan het een krachtig hulpmiddel voor onderzoekers worden, waardoor zij complexe problemen efficiënter kunnen oplossen.