AI数学新王：Goedel-Prover-V2以8B模型颠覆定理证明领域

type

status

date

slug

summary

四两拨千斤：8B模型如何超越671B巨兽？

长期以来，AI领域普遍遵循“越大越好”（Scaling Law）的原则，认为参数量更大的模型性能更强。然而，Goedel-Prover-V2 的出现，有力地证明了算法和训练策略的创新，其价值不亚于单纯的算力堆砌。

由普林斯顿、清华、英伟达等顶尖机构联合打造的Goedel-Prover-V2，推出了8B和32B两个版本。其表现堪称惊艳：

PutnamBench霸榜：在被誉为“数学家摇篮”的普特南数学竞赛基准上，Goedel-Prover-V2 再次夺冠，用更少的算力解决了64道难题，超越了所有对手。

MathOlympiadBench SOTA：在汇集国际数学奥林匹克（IMO）级别难题的基准上，新模型一举攻克73个问题，将此前由DeepSeek-Prover-671B保持的50个问题的记录远远甩在身后。

MiniF2F性能卓越：在另一项高难度数学基准MiniF2F上，其8B模型表现已与671B的DeepSeek-Prover-V2不相上下，而32B版本更是以90.4%的成绩大幅领先。

这一系列数据表明，Goedel-Prover-V2 不仅在性能上达到了新的高度，更重要的是展现了卓越的“计算效率”。用高校实验室级别的GPU资源，便实现了对千亿级大模型的碾压，这对于推动AI技术的普及和发展具有深远意义。

揭秘三大核心技术创新

Goedel-Prover-V2的成功并非偶然，其背后是研究团队在模型训练框架上的三大核心技术创新。这些技术共同构建了一个高效的学习与进化系统，让大模型像人类数学家一样思考和成长。

1. 分层式数据合成 (Scaffolded data synthesis)

这可以理解为为AI量身定制的“智能学习课程”。研究团队没有直接将海量复杂问题抛给模型，而是通过算法自动生成难度循序渐进的合成证明任务。模型从解决简单问题开始，逐步掌握基础概念和技巧，然后挑战介于“已解决”和“未解决”之间的中等难度题目。这种平滑的难度曲线为模型提供了更密集的有效训练信号，使其能够系统性地掌握愈发复杂的定理证明能力。

2. 验证器引导的自我修正 (Verifier-guided self-correction)

真正的数学家在完成证明后会反复检查和修正。Goedel-Prover-V2 模仿了这一过程。模型在生成初步证明后，会利用 Lean（一种形式化证明语言）编译器提供的反馈，进行迭代式的自我修正。这一机制被深度融入到模型的监督微调（SFT）和强化学习（RL）阶段，让模型学会了“从错误中学习”，极大地提升了证明的准确性和严谨性。

3. 模型平均 (Model averaging)

在深度学习训练后期，模型有时会陷入“思维定式”，丧失多样性。为了解决这个问题，团队采用了一种简洁而高效的技术——模型平均。他们将训练过程中不同阶段的检查点（checkpoints）与基础模型进行加权平均。这种方法不仅能够有效恢复模型生成证明策略的多样性，还能在需要进行多次尝试（即更大的K值）的Pass@K评估中，显著提升整体性能和鲁棒性。

华人力量闪耀：背后的顶尖科研团队

值得骄傲的是，在这项全球领先的AI突破背后，华人学者扮演了核心角色。在项目的十位核心贡献者中，有多位来自普林斯顿大学、清华大学、北京大学、上海交通大学等顶尖学府的青年才俊，如Yong Lin、Shange Tang、Bohan Lyu、杨子然等。

该项目的主要领导者之一，普林斯顿大学助理教授金驰（Chi Jin），是强化学习和博弈论领域的知名学者。他表示，Goedel-Prover-V2的卓越性能是在高校实验室的有限GPU资源下实现的，这充分证明了算法创新的巨大潜力。这支由华人精英组成的团队，正在人工智能和AGI研究的前沿阵地持续贡献着中国智慧。

AI定理证明的未来：从竞赛到现实应用

Goedel-Prover-V2的成功，远不止是在数学竞赛AI榜单上增添一个新冠军。它展示了AI在处理高度抽象和严谨的符号逻辑方面的巨大潜力，为AI的未来应用打开了新的想象空间。

从验证关键软件和硬件系统的代码无误，到辅助数学家探索和发现全新的数学定理，再到加速物理、化学等基础科学的理论研究，一个可靠、高效的自动定理证明器将成为不可或缺的科研工具。这不仅是AI技术的胜利，更是人类探索未知世界能力的延伸。

想紧跟AI发展的最前沿，获取最新的AI资讯和深度解读吗？无论是ChatGPT还是Claude的最新动态，或是像Goedel-Prover-V2这样的前沿突破，你都可以在专业的AI门户网站找到。欢迎访问 https://aigc.bar，与我们一同探索人工智能的无限可能。

***

结论

Goedel-Prover-V2的诞生，不仅仅是一次技术上的SOTA刷新，它更像是一个宣言：在大模型的时代，智慧的算法设计和高效的训练策略，是与算力同等重要的驱动力。它以无可辩驳的成绩证明了“小模型也能办大事”，为AI研究开辟了更加注重效率和创新的新范式。我们有理由相信，在这些顶尖头脑的推动下，AGI的曙光正变得越来越清晰。