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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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