DeepSeek-Prover améliore la démonstration de théorèmes en utilisant l'apprentissage par renforcement et la recherche en arbre de Monte-Carlo avec des retours d'un assistant de preuve.

Le document de recherche sur DeepSeek-Prover-V1.5 présente un système qui améliore la preuve de théorème automatisée en intégrant l'apprentissage par renforcement et la recherche en arbre de Monte-Carlo (MCTS), avec des retours des assistants de preuve. Le système apprend à naviguer dans les espaces de recherche complexes pour les étapes logiques dans les preuves mathématiques, où l'apprentissage par renforcement guide le système en fonction des retours des assistants de preuve sur la validité des étapes. La MCTS aide à explorer les solutions potentielles en simulant de nombreuses séquences possibles et en identifiant les chemins les plus prometteurs. La conception technique de DeepSeek-Prover-V1.5 comprend ces composants travaillant en synergie, améliorant significativement ses performances sur les problèmes mathématiques complexes par rapport aux approches traditionnelles. Cependant, le document reconnaît certaines limitations, comme la forte dépendance du système aux capacités de l'assistant de preuve, ce qui pourrait limiter l'efficacité de l'apprentissage si l'assistant a des biais ou des restrictions. Un autre souci est la scalabilité, car le système a principalement été testé sur de petits problèmes, laissant incertaine son efficacité sur les preuves plus larges et plus complexes. L'interprétabilité du système est également remise en question, car comprendre son processus de prise de décision pourrait être difficile, ce qui est crucial pour établir la confiance et poursuivre l'amélioration. Le document suggère que des recherches supplémentaires sont nécessaires, en particulier pour tester la capacité du système à généraliser ses connaissances à de nouveaux problèmes inconnus et explorer ses performances sur des problèmes plus importants. Malgré ces limitations, le document considère DeepSeek-Prover-V1.5 comme une avancée significative dans la preuve de théorème automatisée, avec des applications potentielles dans divers domaines tels que les mathématiques et l'informatique. Si les limitations du système sont résolues, il pourrait devenir un outil puissant pour les chercheurs, les aidant à résoudre les problèmes complexes de manière plus efficace.