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DeepSeek-Prover-V1.5：利用证明助手反馈提升强化学习和蒙特卡洛树搜索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了DeepSeek-Prover-V1.5，一个用于Lean 4的开源语言模型，优化了定理证明的效率问题。模型采用了强化学习方法和RMaxTS变体，生成多样化的证明路径。在基准测试中，该模型在中学和本科水平上取得了显著的成绩提升，展示了其在推理任务中的潜在影响。
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关键要点
- 本研究提出了DeepSeek-Prover-V1.5，一个用于Lean 4的开源语言模型。
- 该模型优化了定理证明的效率问题，解决了训练和推理过程中的效率问题。
- 采用了来自证明助手反馈的强化学习方法，创新性地引入RMaxTS变体。
- 模型的目标是生成多样化的证明路径。
- 在中学和本科水平的基准测试中，该模型取得了显著的成绩提升。
- 展示了DeepSeek-Prover-V1.5在推理任务中的潜在影响。
