DeepSeek desarrolla un modelo que puede autoverificar inferencias matemáticas

El lanzamiento del modelo DeepSeekMath-V2 de DeepSeek es un acontecimiento histórico y no se trata simplemente de crear una mejor IA matemática.

DeepSeak ha desarrollado un modelo de IA que no solo escribe código, sino que también lo verifica y demuestra que es correcto.

DeepSeekMath-V2 ha establecido récords de rendimiento sin precedentes, superando los logros humanos en rigurosas competiciones académicas. Cabe destacar que el modelo ganó una medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (OIM) de 2025 y sorprendió con una puntuación de 118/120 en el examen de Putnam, superando con creces el récord de 90 puntuaciones más altas jamás alcanzado por la humanidad.

Pero lo que realmente hace que este modelo sea innovador no es la puntuación, sino la función de "autoverificación" de DeepSeek.

Mecanismo de autoverificación y corrección de errores de DeepSeek

Durante muchos años, los modelos de inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje grande (LLM) se han enfrentado a una seria debilidad a la hora de resolver problemas que requieren lógica absoluta como las matemáticas, que es el fenómeno del "razonamiento erróneo pero respuesta correcta".

Es decir, el modelo puede producir aleatoriamente la respuesta final correcta, pero la secuencia de pasos de inferencia, fórmulas o pasos lógicos que llevaron a ese resultado pueden ser incorrectos, incompletos o erróneos.

En los campos de la ciencia , la ingeniería y las matemáticas, una respuesta correcta con una solución incorrecta carece de valor y reduce significativamente la fiabilidad de un sistema de IA. DeepSeekMath-V2 se creó para acabar con esta era de falta de fiabilidad.

La capacidad de autoverificación de DeepSeekMath-V2 es la clave de su éxito. Actúa como un "auditor interno" en el proceso de pensamiento de la IA. En lugar de simplemente realizar una única inferencia y generar una respuesta, el modelo DeepSeekMath-V2 incorpora un mecanismo bidireccional.

La primera es la función de prueba, donde el modelo genera una cadena inicial de argumentos y soluciones. A continuación, el modelo activa automáticamente un sistema de verificación interno que revisa cada paso lógico de la cadena de argumentos recién generada, buscando errores, inconsistencias o saltos irrazonables.

Este proceso es muy similar al funcionamiento del sistema de evaluación IMO-ProofBench, donde una IA genera un argumento y otra lo verifica. Al repetir esta verificación cruzada hasta confirmar la solidez de la cadena de argumentos, DeepSeekMath-V2 garantiza que no solo la respuesta sea correcta, sino también que el camino hacia ella sea completamente correcto y transparente.

Desbloqueando el futuro de una IA confiable

Las implicaciones de este método de inferencia autoverificable podrían establecer un nuevo estándar de transparencia y confiabilidad para las aplicaciones de IA en el mundo real.

En el futuro, este modelo se puede aplicar en otras áreas importantes como: La IA no solo escribe código, sino que también se autocomprueba y demuestra la corrección, minimizando errores graves.

Además, la IA puede verificar automáticamente cadenas complejas de razonamiento al desarrollar hipótesis o probar nuevos teoremas, garantizando así la racionalidad y la seguridad de decisiones importantes tomadas por la IA.

La decisión de DeepSeek de publicar el código fuente del modelo en plataformas como Hugging Face y GitHub es una decisión estratégica que permite a la comunidad de investigación global acceder y desarrollar este principio de inferencia verificable.

DeepSeekMath-V2 representa un gran avance, ya que no solo demuestra la capacidad superior de la IA para resolver los problemas más complejos, sino que también garantiza que esta capacidad se basa en la confianza y una lógica inquebrantable. Esto demuestra que la próxima generación de IA no solo será más inteligente, sino también más honesta y transparente en su proceso de pensamiento.

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MAR DEL ESTE

Fuente: https://tuoitre.vn/deepseek-phat-trien-mo-hinh-co-kha-nang-tu-kiem-chung-cac-suy-luan-trong-toan-hoc-2025113016585069.htm