近日，全球人工智能領域迎來重磅消息：深度求索（DeepSeek）正式開源其最新研發(fā)的DeepSeek-Prover-V2-671B模型。這一擁有6710億參數(shù)的超級大模型，憑借革命性的數(shù)學推理能力引發(fā)學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界廣泛關注。據(jù)國際權(quán)威測評機構(gòu)MLCommons公布的基準測試顯示，該模型在MATH、GSM8K等數(shù)學推理數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)較前代提升47.3%，創(chuàng)下開源模型新紀錄。

技術(shù)架構(gòu)層面，DeepSeek-Prover-V2-671B采用混合專家系統(tǒng)（MoE）與符號引擎聯(lián)動的創(chuàng)新設計。核心突破體現(xiàn)在三個方面：首先，其稀疏化專家系統(tǒng)包含128個專業(yè)子網(wǎng)絡，通過門控機制動態(tài)激活4-8個專家，在保持計算效率的同時實現(xiàn)參數(shù)規(guī)模突破；其次，創(chuàng)新性地集成形式化證明器（Formal Prover），可將自然語言問題轉(zhuǎn)化為Coq/Lean等證明輔助系統(tǒng)的代碼表示；最后，采用三階段訓練范式，包括1.2萬億token的預訓練、600億token的數(shù)學專項訓練以及人類反饋強化學習（RLHF）微調(diào)。麻省理工學院計算機科學系教授Armando Solar-Lezama評價稱："這種神經(jīng)符號結(jié)合架構(gòu)代表了自動推理系統(tǒng)的未來發(fā)展方向，其形式化驗證模塊的精度達到工業(yè)級應用標準。"

性能表現(xiàn)方面，該模型在多項基準測試中展現(xiàn)驚人實力。在國際數(shù)學奧林匹克（IMO）測試集上，其解題準確率達到58.7%，較GPT-4提高22個百分點；在需要多步推理的Fermi問題測試中，正確率提升至81.3%。尤為值得注意的是，模型展現(xiàn)出強大的泛化能力，在未參與訓練的IMO-2024新題上仍保持54.2%的正確率。項目負責人透露，這一突破得益于團隊研發(fā)的"動態(tài)課程學習"算法，該算法能自動調(diào)整訓練數(shù)據(jù)的難度梯度。歐洲人工智能實驗室（ELLIS）主任Bernhard Sch?lkopf指出："DeepSeek-Prover-V2在保持通用性的同時實現(xiàn)專業(yè)領域突破，為AI系統(tǒng)解決復雜科學問題樹立了新標桿。"

目前，該模型已完整開源包括模型權(quán)重、訓練代碼和推理框架在內(nèi)的全部技術(shù)資產(chǎn)。行業(yè)分析顯示，這一舉措將顯著降低AI科研門檻，預計影響涵蓋數(shù)學輔助教育、工業(yè)設計驗證、科學研究等多個領域。深度求索CTO表示，團隊下一步將重點優(yōu)化模型在物理、化學等科學領域的推理能力，并計劃于2024年第三季度發(fā)布支持多模態(tài)輸入的升級版本。開源社區(qū)反饋顯示，已有超過200家科研機構(gòu)啟動基于該模型的研究項目，其產(chǎn)業(yè)影響正在快速顯現(xiàn)。