Model pembuktian teorem matematik terbaru daripada DeepSeek menunjukkan kemajuan ketara dalam keupayaan penaakulan formal, dengan komuniti terutamanya teruja tentang pendekatannya untuk memecahkan masalah kompleks kepada submatlamat yang lebih mudah diuruskan. Perkembangan ini menyoroti trend yang semakin berkembang dalam AI yang mencerminkan teknik penyelesaian masalah manusia dan boleh mempunyai implikasi yang meluas melampaui matematik.
Penguraian Masalah sebagai Inovasi Utama
Pendekatan model DeepSeek-Prover-V2 untuk memecahkan masalah kompleks kepada submatlamat yang lebih kecil dan lebih mudah diuruskan telah mendapat sambutan yang kuat daripada komuniti teknikal. Metodologi ini, yang melibatkan penguraian teorem kepada lakaran bukti tahap tinggi sambil secara serentak memformalkan langkah-langkah ini dalam Lean 4, telah terbukti sangat berkesan. Ramai pengulas menyatakan bahawa ini mencerminkan teknik yang sering diajarkan kepada penyelesai masalah manusia, dari jurutera hingga ahli matematik.
Ia terasa agak intuitif bagi saya bahawa keupayaan LLM untuk memecahkan masalah kompleks kepada bahagian-bahagian yang lebih kecil dan lebih mudah diselesaikan akan membuka kunci tahap kompleksiti seterusnya. Corak ini terasa seperti teknik yang sering diajarkan kepada jurutera junior - bagaimana memecahkan projek berbilang minggu kepada tugas-tugas kecil.
Pemerhatian ini menyoroti bagaimana sistem AI semakin mengadaptasi strategi penyelesaian masalah seperti manusia. Saluran pembuktian teorem rekursif yang dikuasakan oleh DeepSeek-V3 menunjukkan bahawa memecahkan bukti matematik yang kompleks kepada submatlamat boleh membawa kepada penyelesaian masalah yang sukar ditangani apabila didekati secara holistik.
Model Pakar vs. Model Umum
Pelancaran DeepSeek-Prover-V2 dalam kedua-dua saiz parameter 7B dan 671B telah mencetuskan perbincangan tentang masa depan model AI khusus. Ramai ahli komuniti membayangkan masa depan di mana pelbagai LLM pakar mengendalikan domain tertentu, dengan sistem pembungkus mendelegasikan tugas mengikut keperluan. Pendekatan ini akan membolehkan model individu cemerlang dalam bidang tertentu dan bukannya cuba untuk menjadi baik dalam semua perkara.
Perbincangan komuniti mendedahkan bahawa sesetengah pengguna sudah bereksperimen dengan sistem sedemikian, menggunakan model berbeza untuk aspek berbeza dalam tugas kompleks. Pendekatan pengkhususan ini sejajar dengan Teorem Tiada Makan Tengah Hari Percuma (No Free Lunch Theorem), yang mencadangkan bahawa tiada algoritma tunggal yang boleh menjadi optimum untuk semua masalah. Fokus DeepSeek-Prover-V2 pada pembuktian teorem matematik mewakili langkah ke arah masa depan yang khusus ini, dengan nisbah lulus yang mengagumkan sebanyak 88.9% pada penanda aras MiniF2F-test dan menyelesaikan 49 daripada 658 masalah dari PutnamBench yang mencabar.
Metrik Prestasi DeepSeek-Prover-V2:
- Nisbah lulus 88.9% pada penanda aras MiniF2F-test
- 49 daripada 658 masalah (7%) diselesaikan dari PutnamBench
- Tersedia dalam dua saiz model: 7B dan 671B parameter
- DeepSeek-Prover-V2-671B dibina berdasarkan DeepSeek-V3-Base
- DeepSeek-Prover-V2-7B dibina berdasarkan DeepSeek-Prover-V1.5-Base dengan konteks token 32K yang diperluas
Aplikasi Praktikal Di Luar Matematik
Walaupun DeepSeek-Prover-V2 memberi tumpuan kepada penaakulan matematik formal, komuniti dengan cepat mengenali aplikasi yang lebih luas untuk pendekatan penguraian masalahnya. Pengguna berkongsi pengalaman dengan sistem yang memecahkan tugas harian kepada langkah-langkah yang sangat terperinci, mencadangkan aplikasi dari projek pengkodan hingga robotik.
Komuniti juga menyoroti cabaran yang masih ada, terutamanya sekitar mengekalkan konteks merentasi pelbagai subtugas dan mengendalikan skala projek kompleks. Sesetengah pengguna melaporkan bahawa alat agen semasa memulakan projek dengan kuat tetapi merosot dalam prestasi apabila kerumitan meningkat. Ini menunjukkan bahawa walaupun pendekatan DeepSeek-Prover-V2 menjanjikan, cabaran penting masih wujud dalam mengembangkan teknik ini kepada aplikasi yang lebih luas.
Komposisi Dataset ProverBench:
- 325 masalah keseluruhan
- 15 masalah yang diformalkan daripada pertandingan AIME 24 dan 25 (teori nombor dan algebra)
- 310 masalah daripada contoh buku teks dan tutorial pendidikan
- Merangkumi matematik tahap pertandingan sekolah menengah hingga peringkat ijazah sarjana muda
Kebolehcapaian dan Kebolehgunaan
Komuniti telah memberi respons positif kepada model pelepasan DeepSeek, dengan pengguna menghargai ketersediaan kedua-dua versi parameter yang lebih kecil (7B) dan lebih besar (671B). Sesetengah pengguna telah melaporkan kejayaan menggunakan model ini melalui platform seperti OpenRouter.ai untuk menyelesaikan masalah matematik kompleks dalam Lean yang sebelum ini mereka tersekat, menunjukkan utiliti praktikal sistem tersebut.
Pelancaran DeepSeek-Prover-V2 mewakili kemajuan penting dalam penaakulan matematik berbantukan AI. Dengan mengadaptasi strategi penguraian masalah seperti manusia, ia mencapai hasil yang mengagumkan pada penanda aras pembuktian teorem formal. Lebih penting lagi, perbincangan komuniti mendedahkan bahawa pendekatan ini mempunyai potensi aplikasi jauh melampaui matematik, berpotensi mempengaruhi bagaimana sistem AI masa depan menangani masalah kompleks merentasi domain. Dengan model AI khusus terus berkembang, kita mungkin akan melihat peningkatan penggunaan sistem yang menggabungkan pakar domain tertentu dengan lapisan orkestrasi yang mengarahkan mereka ke arah penyelesaian masalah kompleks dan pelbagai aspek.