DeepSeek-Prover avança na comprovação de teoremas por meio do aprendizado por reforço e da busca em árvore de Monte Carlo com feedback de assistente de prova.

O artigo de pesquisa sobre o DeepSeek-Prover-V1.5 apresenta um sistema que melhora a prova de teorema automatizada integrando aprendizado por reforço e busca em árvore de Monte Carlo (MCTS), com feedback de assistentes de prova. O sistema aprende a navegar em espaços de busca complexos para passos lógicos em provas matemáticas, onde o aprendizado por reforço orienta o sistema com base em feedback dos assistentes de prova sobre a validade dos passos. A MCTS ajuda a explorar soluções potenciais simulando muitas sequências possíveis e identificando os caminhos mais promissores. O design técnico do DeepSeek-Prover-V1.5 inclui esses componentes trabalhando em sinergia, melhorando significativamente seu desempenho em problemas matemáticos desafiadores em comparação com abordagens tradicionais. No entanto, o artigo reconhece certas limitações, como a dependência pesada do sistema das capacidades do assistente de prova, o que pode limitar a eficácia do aprendizado se o assistente tiver viéses ou restrições. Outra preocupação é a escalabilidade, pois o sistema foi testado principalmente em problemas menores, deixando sua eficácia em provas mais complexas e maiores incerta. A interpretabilidade do sistema também é questionada, pois entender seu processo de tomada de decisão pode ser desafiador, o que é crucial para construir confiança e refinamento adicional. O artigo sugere que mais pesquisas são necessárias, especialmente em testar a capacidade do sistema de generalizar seu conhecimento para novos problemas não vistos e explorar seu desempenho em problemas mais significativos. Apesar dessas limitações, o artigo reconhece o DeepSeek-Prover-V1.5 como um avanço significativo na prova de teorema automatizada, com potenciais aplicações em vários campos como matemática e ciência da computação. Se as limitações do sistema forem abordadas, ele pode se tornar uma ferramenta poderosa para os pesquisadores, ajudando-os a resolver problemas complexos de forma mais eficiente.