Η DeepSeek συνεχίζει να καθορίζει νέες προκλήσεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, με την κυκλοφορία ενός μοντέλου που εστιάζει στην ουσία της μαθηματικής σκέψης. Μετά την επιτυχία ενός από τα πρώτα μοντέλα ελεύθερης πρόσβασης στις αρχές του 2025, η κινεζική εταιρεία ανακοινώνει το DeepSeekMath-V2. Αυτό το σύστημα δεν περιορίζεται στο να δίνει σωστές απαντήσεις, αλλά επιδιώκει να παράγει και να ελέγχει πλήρεις και αυστηρές μαθηματικές αποδείξεις.
Το έργο αυτό αναβιώνει την ιδέα ενός AI που μπορεί να λειτουργήσει ως μαθηματικός και όχι απλώς ως αριθμομηχανή. Η ομάδα της DeepSeek στοχεύει σε ένα μοντέλο που σκέφτεται μαθηματικά, αιτιολογεί τις διαδικασίες του, εντοπίζει τα λάθη του και τα διορθώνει, προσεγγίζοντας την ανθρώπινη σκέψη κατά τη συγγραφή αποδείξεων ή την ανάλυση θεωρημάτων.
Στον πυρήνα του DeepSeekMath-V2 βρίσκεται η έννοια του “generation-verification loop”. Αν και η λογική πίσω από το σύστημα είναι απλή, η υλοποίησή της απαιτεί κορυφαία τεχνολογικά επιτεύγματα. Πρώτα, το μοντέλο δημιουργεί μια μαθηματική απόδειξη. Στη συνέχεια, ένα ειδικό verifier, εκπαιδευμένο με αρχιτεκτονική LLM, ελέγχει την εγκυρότητά της. Έπειτα, το proof generator ανταμείβεται για την ανεύρεση και διόρθωση προβλημάτων, υποβάλλοντας αυστηρότερες εκδοχές. Αυτή η διαδικασία αναπτύσσει έναν κύκλο συνεχούς βελτίωσης, όπου και τα δύο συστατικά αναβαθμίζονται αμοιβαία.
Η DeepSeek ισχυρίζεται ότι χρησιμοποιεί “verification scaling” για να παρέχει αυτόματα ετικέτες σε αποδείξεις που είναι δύσκολες προς αξιολόγηση από ανθρώπινους αναλυτές, προσφέροντας έτσι επιπλέον δεδομένα εκπαίδευσης στον verifier. Με απλά λόγια, το AI εκπαιδεύεται σε αποδείξεις που πριν απαιτούσαν υψηλή ανθρώπινη ανάλυση. Δηλαδή, το μοντέλο εξασκείται συνεχώς σε ολοένα και πιο περίπλοκες αποδείξεις, δημιουργώντας μια μαθηματική βάση που είναι τόσο εκτενής όσο και δομικά συνεπής.
Τα πρώτα αποτελέσματα είναι εντυπωσιακά. Το DeepSeekMath-V2 κατέχει χρυσό επίπεδο επιδόσεων στους διαγωνισμούς IMO 2025 και CMO 2024, ενώ στον Putnam 2024 σχεδόν αγγίζει το άριστα με σκορ 118/120, αξιοποιώντας υπολογιστική δυνατότητα κλιμάκωσης. Αυτές οι επιδόσεις είναι τουλάχιστον αξιοσημείωτες, ειδικά σε ένα πεδίο όπου η ακριβής μαθηματική σκέψη παραμένει πρόκληση για τα περισσότερα προηγμένα γλωσσικά μοντέλα.
Προγραμματισμένα τεχνικά, αυτό το νέο μοντέλο βασίζεται στο DeepSeek-V3.2-Exp-Base και είναι ήδη διαθέσιμο στο HuggingFace. Για εκείνους που επιθυμούν να το χρησιμοποιήσουν άμεσα, η εταιρεία προτείνει να παρακολουθήσουν τον [σχετικό κώδικα και τα εργαλεία inference](https://github.com/DeepSeek/DeepSeek-V3.2-Exp) που βρίσκονται στο GitHub repository του DeepSeek-V3.2-Exp. Η στρατηγική αυτή ενισχύει τον προσανατολισμό της εταιρείας στην έρευνα και την πρακτική διάθεση ανοικτών μοντέλων στους προγραμματιστές, μαθηματικούς και ερευνητές.
Η σημασία αυτής της κυκλοφορίας δεν περιορίζεται μόνο στις επιτυχίες των διαγωνισμών. Εάν η τεχνολογία συνεχίσει να ωριμάζει, μπορεί να δημιουργήσει νέα εργαλεία που θα επιταχύνουν την ανακάλυψη θεωρημάτων, την κατανόηση πολύπλοκων συστημάτων και την ανάπτυξη νέων μαθηματικών μεθοδολογιών. Ένας βαθύτερος μαθηματικός συλλογισμός ενδέχεται να έχει πρακτικές επιπτώσεις σε τομείς όπως η επιστήμη υλικών, η ιατρική τεχνολογία, η φυσική υψηλών ενεργειών, και σε κάθε τομέα που βασίζεται στη σύγχρονη θεωρία υπολογισμού.
Προς το παρόν, δεν αναμένεται από το DeepSeekMath-V2 να λύσει τα Millennium Problems. Αυτά παραμένουν εξαιρετικά περίπλοκα, επαληθεύοντας ότι ούτε οι καλύτεροι ανθρώπινοι μαθηματικοί δεν έχουν καταφέρει να τα αγγίξουν μέσα σε δεκαετίες έρευνας. Ωστόσο, το κρίσιμο σημείο είναι ότι η ανάπτυξη τέτοιων μοντέλων μπορεί να δημιουργήσει νέα εργαλεία που θα επιτρέψουν στους ερευνητές να προσεγγίσουν αυτά τα ζητήματα με νέα προοπτική.
Η DeepSeek υπογραμμίζει τη στρατηγική σημασία της ανοιχτής πρόσβασης στην τεχνολογία. Το μοντέλο, τα βάρη, τα datasets και τα σχετικά ερευνητικά εργαλεία είναι δημόσια διαθέσιμα, δίνοντας τη δυνατότητα σε ανεξάρτητες ομάδες να τα αξιολογήσουν, να τα εξελίξουν και να χτίσουν πάνω τους. Αυτό διαμορφώνει ένα οικοσύστημα συνεργασίας που υπόσχεται να επιταχύνει δραματικά την πρόοδο στον τομέα της μαθηματικής τεχνητής νοημοσύνης.
