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猫眼影戏记者 吉鲁 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
作者 | 刘春
出品 | 网易科技
若是AI犯了错 ，它能自己发明并纠正吗 ？这听起来像科幻 ，但现在酿成了现实。
权威期刊《自然》用“手艺特技”四个字 ，高度评价了一款AI模子。这篇报道展现了一个让人略感背脊发凉的事实：DeepSeek的新模子 ，不再需要人类先生拿着红笔修正作业了。
它内置了一个“永不疲倦的苛刻考官” ，在输出谜底前 ，它会举行无数次的自我质疑和辩说。?这意味着 ，机械正在掌握人类最引以为傲的能力：反思。当AI最先学会“吾日三省吾身” ，我们离真正的通用人工智能（AGI）尚有多远 ？
满分120考了118 ？DeepSeek的“封神”时刻
（图片由AI天生）
最近 ，中国AI公司DeepSeek宣布了一个重磅新闻：其数学推理模子DeepSeekMath-V2在一项全球最负盛名的本科生数学竞赛中 ，以压倒性优势击败了全球最智慧的人类头脑。
这项角逐是2024年普特南数学竞赛（William Lowell Putnam Mathematical Competition）。凭证最近宣布于预印本平台arXiv的论文 ，该模子在总分120分的竞赛中获得了118分 ，而人类参赛者的最高分仅为90分。
不但云云 ，它在2025年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）的问题测试中解出了6道题中的5道 ，准确率达83.3% ，抵达了金牌获得者的水平。?在2024年中国数学奥林匹克竞赛中 ，它同样体现精彩。
更要害的是 ，它选择了一条与科技巨头截然差别的蹊径：周全开源。
这场静默的“奇袭” ，不但仅关乎一块金牌 ，更可能悄然改写AI与基础科学研究的未来游戏规则。
永不疲倦的“苛刻考官”：AI怎样学会自我审查 ？
古板的解题AI ，往往像个“黑箱”：输入问题 ，输出谜底。谜底对错 ，险些成了唯一标准。
但一个准确的谜底背后 ，完全可能隐藏着过失的推理和幸运的推测。这对追求绝对严谨的数学证实而言 ，是致命缺陷。
DeepSeekMath-V2的焦点革命 ，在于它给自己内置了一位“永不疲倦的苛刻考官”。
（图片由AI天生）
它的事情流程 ，是一个精巧的“天生-验证”增强循环：
· 第一步：证实天生器?实验一步步推导解题历程。
· 第二步：证实验证器?随即启动 ，以近乎严苛的标准 ，逐行审查每一步逻辑 ，并给出“评分”。
· 第三步：元验证系统?会对验证器自己的判断举行二次审查 ，确保这个“考官”没有打瞌睡或误判。
这个“头脑内循环”会一连运转 ，直到天生的证实再也找不出任何瑕疵。
正如研究者所言 ，这种要领让AI能像真正的数学家一样 ，用自然语言举行严谨、可自我检查的推理。这不但大幅降低了爆发“幻觉”（事实过失）的概率 ，更主要的是 ，建设了一种本钱更低、更易扩展的可靠性路径。
蹊径之争：自然语言“内省” vs. 符号工具“外助”
在攻克数学推理高地的征途上 ，巨头们选择了截然差别的手艺蹊径。DeepSeek的这次亮剑 ，正好与谷歌形成了鲜明比照。
（图片由AI天生）
· 谷歌DeepMind蹊径：?其旗下的Gemini DeepThink ，接纳了一种经典但 “重型”的计划。它依赖一个名为Lean的外部符号数学系统来验证推理。这种要领近乎完善地杜绝了幻觉 ，但价钱高昂——需要大宗数学专家人工编写、校对代码 ，整个历程盘算资源消耗重大。
· DeepSeek蹊径：?Math-V2则走了另一条路：完全依赖模子自身的自然语言能力举行“内省”式验证。这种要领的最大优势在于高效与可扩展性 ，极大镌汰了对人类专家的依赖。
性能上 ，两者在IMO级别的测试中已难分昆季。但在一些基准测试中 ，Math-V2在基础问题上展现出近乎满分的稳固性 ，而在最前沿的难题上 ，两者仍在强烈竞逐。
这场“内向思索”与“外向求援”的蹊径之争 ，远未到终局。
为何选择开源 ？一场全心结构的生态博弈
与许多将最先进模子牢牢捂在手里的公司差别 ，DeepSeek做出了一个战略性决议：将Math-V2以“开放权重”的形式周全开源。
这意味着全球的任何研究职员、开发者都可以免费获取这个模子的所有细节 ，并基于它举行自己的实验和再创作。这绝非简朴的手艺分享。
（图片由AI天生）
·明牌：剑指500万美元大奖
它直接瞄准了由硅谷投资家设立的“500万美元AI数学奥林匹克奖” ，该奖项的焦点条件就是参赛系统必需开源。有数学家以为 ，Math-V2是这一奖项的最强有力竞争者。
·暗线：构建生态 ，制订标准
更深层的是 ，开源是在构建生态和制订标准。通过提供一套可复现的顶级数学推理训练范式 ，DeepSeek正在吸引全球最智慧的头脑围绕其手艺框架举行立异。这不但能加速整个领域的前进 ，也将在AI基础研究的国界上 ，树立起一面鲜明的旌旗。
金牌之后：AI真能成为数学家的研究同伴吗 ？
只管在奥林匹克竞赛中景物无限 ，但一个冷静的声音必需被闻声。
竞赛金牌权衡的是解决已知、结构化难题的能力 ，而前沿数学研究 ，探索的是人类认知的边沿 ，是充满未知的漆黑森林。
（图片由AI天生）
正如专家直言 ，关于一线的数学研究事情者而言 ，还无法从目今这些模子中获得实质性的研究资助。?AI能够非凡地组合已知知识 ，但在提出真正原创性的、倾覆性的数学意料和理论上 ，仍然前路漫漫。
然而 ，这丝绝不削弱本次突破的意义。
它清晰地证实 ，AI已经掌握了举行重大、逐步逻辑推理的要害能力。这条通往“可靠推理”的蹊径一旦被买通 ，其影响绝不会仅限于数学科场。
从加速科学盘算验证 ，到辅助编程代码天生 ，再到明确重大系统 ，一个能够“自我审查”、严谨推理的AI ，其潜力是无限的。
竞赛的金牌虽然耀眼 ，但DeepSeek最令人钦佩的 ，是它推倒了手艺围墙的勇气。
（图片由AI天生）
当巨头们还在试图用算力和闭源构建护城河时 ，开源让每一个通俗的开发者都有时机站在巨人的肩膀上 ，去触碰科学的星辰大海。AI的未来不应被少数人垄断 ，而应属于全人类的智慧共振。
由于手艺最伟大的意义 ，历来不是为了赢 ，而是为了让更多人望见光。
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责编：吕晓明
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