DeepSeek-Prover, teoremleri kanıtlama alanında güçlendirilmiş öğrenme ve Monte-Carlo Ağaç Arama ile kanıt yardımcı geri bildirimi aracılığıyla ilerleme kaydetiyor.

DeepSeek-Prover-V1.5 üzerine araştırma makalesi, otomatik teorem kanıtlama alanında bir sistemin geliştirilmesini sunar. Bu sistem, güçlendirilmiş öğrenme ve Monte-Carlo Ağaç Arama (MCTS) gibi teknikleri birleştirerek, kanıtlama yardımcılarından alınan geri bildirimi de dahil eder. Sistem, matematiksel kanıtlar için karmaşık arama alanlarında gezinmeyi öğrenir ve kanıtlama yardımcılarından alınan geri bildirime dayanarak adımların geçerliliğini değerlendirir. MCTS, olası çözümleri keşfetmeye yardımcı olur ve en umut verici yolları belirler. DeepSeek-Prover-V1.5'in teknik tasarımında, bu bileşenler sinerjik bir şekilde çalışır ve geleneksel yaklaşımlara göre zorlu matematiksel problemlerde önemli ölçüde geliştirilmiş bir performans sağlar. Ancak, makale, sistemin kanıtlama yardımcılarının yeteneklerine olan ağır bağımlılığı gibi belirli sınırlamalara dikkat çekiyor. Ayrıca, sistemin daha büyük ve daha karmaşık kanıtlara uygulanabilirliği de belirsizdir, çünkü sistem öncelikle daha küçük problemlerde test edilmiştir. Makale, sistemin karar verme sürecinin anlaşılması da dahil olmak üzere, sistemin sınırlamalarına daha fazla araştırma yapılmasını gerektiğini vurguluyor. Ayrıca, sistemin yeni ve görülmemiş problemlere genellemesini test etmek ve daha önemli konularda performansı da incelenmelidir. Bu sınırlamalar ele alındığında, sistem, araştırmacılar için karmaşık problemleri daha verimli bir şekilde çözmeye yardımcı olan güçlü bir araç haline gelebilir.