DeepSeek-Prover-V1.5: Reinforcement Learning und Monte-Carlo-Baumsuche mit Proof Assistant Feedback

1. Einführung in das Tutorial

Dieses Tutorial stellt das DeepSeek-Prover-V1.5-Modell mit einem Klick bereit. Bei diesem Modell handelt es sich um ein mathematisches Theorembeweismodell, das DeepSeek 2024 als Open Source zur Verfügung stellte. Das Forschungsteam führte dieses Modell in Lean 4 ein. Das Modell erstellt durch Selbstiteration und Überwachung durch einen Lean-Beweiser eine Lernumgebung im „Go“-Stil.

Die neuesten Ergebnisse von DeepSeek-Prover-V1.5 zeigen, dass KI mit ihrer leistungsstarken Fähigkeit zum logischen Denken mehrstufige komplexe Beweisprobleme selbstständig lösen kann. Dieser Durchbruch zeigt nicht nur das große Potenzial der KI im Bereich des Beweisens mathematischer Theoreme, sondern legt auch eine solide Grundlage für die zukünftige Entwicklung von KI-Systemen, die selbstständig vollständige mathematische Theorien vorschlagen und beweisen können. Diese Systeme werden menschlichen Mathematikern dabei helfen, mathematische Wahrheiten tiefer zu ergründen und die Grenzen der mathematischen Forschung zu erweitern.

2. Wie zu verwenden

Schritt 1: Starten Sie den Container und klicken Sie auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

Schritt 2: Geben Sie die zu beweisende Theoremformel ein oder wählen Sie ein Beispiel (derzeit unterstützt Englisch) im Dialogfeld aus, klicken Sie auf Senden und generieren Sie das Ergebnis