DeepSeek научился находить и проверять свои математические доказательства
МЕНЮ
Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей
ТЕМЫ
Новости ИИ
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Искусственный интеллект
Слежка за людьми
Угроза ИИ
ИИ теория
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Нейронные сети начинающим
Психология ИИ
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Промпты. Генеративные запросы
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Творчество ИИ
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2025-12-11 16:41
Китайская компания DeepSeek представила модель искусственного интеллекта DeepSeekMath-V2, которая способна не только решать сложные математические задачи, но и самостоятельно проверять правильность своих рассуждений. Модель набрала 118 из 120 баллов на престижном студенческом математическом конкурсе Уильяма Лоуэлла Патнэма 2024 года, превзойдя человека победителя конкурса, который набрал только 90 баллов.
Ранние модели машинного обучения для математики фокусировались на точности финального ответа. Однако правильный ответ не гарантирует правильных рассуждений — иногда это результат удачной ошибки. При доказательстве математических теорем логика рассуждений важнее итогового результата. Разработчики DeepSeek и Gemini Deep Think работают над преодолением этой проблемы, поощряя корректность рассуждений, а не просто правильность ответа.
DeepSeekMath-V2 показала результаты на уровне золотых медалистов Международной математической олимпиады 2025 года и Китайской математической олимпиады 2024 года. Результаты описаны в препринте, опубликованном на сервере arXiv.
Решаем задачу.
Особенность модели — система самопроверки математических доказательств. В отличие от ранних подходов, которые фокусировались на правильности финального ответа, новая система оценивает корректность логических рассуждений на каждом шаге. Модель включает верификатор, который анализирует математические доказательства и выявляет логические ошибки, а мета-система проверяет точность работы самого верификатора. Модель создает решения и оценивает собственную работу, совершенствуя аргументацию до устранения всех проблем.
Трудная математика пока не поддается искусственному интеллекту
Трудная задача.
«Мы находимся в точке, где ИИ справляется с математикой так же хорошо, как умный студент-бакалавр», — говорит Кевин Баззард, математик из Имперского колледжа Лондона.
Система решила пять из шести задач Международной математической олимпиады 2025 года (83,3%), хотя самые сложные задачи остались нерешенными. Math-V2 использует самопроверку на естественном языке, что снижает потребность в участии человека и делает модель более экономичной по сравнению с конкурентами, такими как Gemini Deep Think, которая использует внешний символьный язык Lean.
Math-V2 — одна из немногих моделей такого уровня с открытыми весами, доступная для свободного скачивания и обучения исследователями.
Источник: www.techinsider.ru