DeepSeek opracowuje model, który może samodzielnie weryfikować wnioski matematyczne

DeepSeek - Ảnh 1. — DeepSeak opracował model sztucznej inteligencji, który nie tylko pisze kod, ale także sprawdza i udowadnia swoją poprawność.

DeepSeekMath-V2 ustanowił bezprecedensowe rekordy wydajności, przewyższając ludzkie osiągnięcia w rygorystycznych konkursach akademickich. Co ciekawe, model zdobył złoty medal na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej (IMO) w 2025 roku i zaskoczył wynikiem 118/120 w teście Putnama, znacznie przewyższając rekord 90 najwyższych wyników osiągniętych kiedykolwiek przez człowieka.

Jednak to nie wynik sprawia, że ten model jest naprawdę przełomowy, ale funkcja „samoweryfikacji” DeepSeek.

Mechanizm samoweryfikacji i korekcji błędów DeepSeek

Przez wiele lat modele sztucznej inteligencji (AI) i duże modele językowe (LLM) zmagały się z poważną słabością w rozwiązywaniu problemów wymagających absolutnej logiki, jak np. w matematyce. Chodzi o zjawisko „błędnego rozumowania i poprawnej odpowiedzi”.

Oznacza to, że model może losowo wygenerować prawidłową odpowiedź końcową, ale sekwencja kroków wnioskowania, wzorów lub kroków logicznych, która doprowadziła do tego wyniku, może być niepoprawna, niekompletna lub halucynacyjna.

W naukach ścisłych , inżynierii i matematyce poprawna odpowiedź z błędnym rozwiązaniem nie ma absolutnie żadnej wartości i znacznie obniża niezawodność systemu sztucznej inteligencji. DeepSeekMath-V2 został stworzony, aby położyć kres tej erze zawodności.

Zdolność DeepSeekMath-V2 do samoweryfikacji leży u podstaw jego sukcesu. Działa ona jak „wewnętrzny audyt” w procesie myślenia sztucznej inteligencji. Zamiast wyciągać pojedyncze wnioski i podawać odpowiedź, model DeepSeekMath-V2 wykorzystuje mechanizm dwukierunkowy.

Pierwszą z nich jest rola dowodzenia, w której model generuje początkowy ciąg argumentów i rozwiązań. Następnie model automatycznie uruchamia wewnętrzny system kontroli, który analizuje każdy logiczny krok wygenerowanego ciągu argumentów, szukając błędów, niespójności lub nieuzasadnionych przeskoków.

Proces ten jest bardzo podobny do działania systemu ewaluacji IMO-ProofBench, w którym jedna sztuczna inteligencja generuje argument, a inna go weryfikuje. Powtarzając tę weryfikację, aż do potwierdzenia absolutnej poprawności łańcucha argumentów, DeepSeekMath-V2 gwarantuje nie tylko poprawność odpowiedzi, ale także jej poprawność i transparentność.

Odblokowanie przyszłości godnej zaufania sztucznej inteligencji

Konsekwencje tej samoweryfikującej się metody wnioskowania mogą wyznaczyć nowy standard przejrzystości i wiarygodności dla rzeczywistych zastosowań sztucznej inteligencji.

W przyszłości model ten będzie mógł zostać zastosowany w innych ważnych obszarach, takich jak: Sztuczna inteligencja nie tylko pisze kod, ale także dokonuje autokontroli i udowadnia jego poprawność, minimalizując poważne błędy.

Ponadto sztuczna inteligencja może automatycznie weryfikować złożone ciągi rozumowań podczas formułowania hipotez lub dowodzenia nowych twierdzeń, zapewniając w ten sposób racjonalność i bezpieczeństwo ważnych decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję.

Decyzja DeepSeek o publicznym udostępnieniu kodu źródłowego modelu na platformach takich jak Hugging Face i GitHub jest posunięciem strategicznym, umożliwiającym globalnej społeczności badawczej dostęp do tej weryfikowalnej zasady wnioskowania i rozwijanie jej.

DeepSeekMath-V2 to ogromny krok naprzód, nie tylko demonstrujący przewagę sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu najtrudniejszych problemów, ale także gwarantujący, że ta zdolność opiera się na zaufaniu i niezachwianej logice. To dowód na to, że następna generacja sztucznej inteligencji będzie nie tylko inteligentniejsza, ale także bardziej uczciwa i transparentna w swoim procesie myślowym.

Powrót do tematu

MORZE WSCHODNIE

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