Seed Prover 1.5 – 字节跳动推出的新一代数学推理模型
Seed Prover 1.5是什么
Seed Prover 1.5 是字节跳动 Seed 团队推出的新一代形式化数学推理模型。模型采用创新的 Agentic Prover 架构,通过大规模强化学习(Agentic RL)训练,显著提升数学推理能力和效率。模型在解决 IMO 和 Putnam 等高难度数学竞赛问题上表现出色,达到金牌水平。Seed Prover 1.5 引入 Sketch Model,将自然语言证明转化为形式化引理,降低复杂度,提升推理成功率。Seed Prover 1.5 在本科、硕士和博士级别数学问题上刷新了 SOTA 表现,为未来 AI 协助数学研究奠定了基础。

Seed Prover 1.5的主要功能
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解决高难度数学问题:支持高效解决国际数学奥林匹克竞赛(IMO)、北美本科数学竞赛(Putnam)和研究生级别的数学问题。
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生成形式化证明代码:将数学问题的解题过程转化为可编译验证的 Lean 证明代码,确保证明的严谨性和正确性。
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提升推理效率:通过创新的架构和强化学习训练,显著提高推理效率,减少计算资源消耗。
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桥接自然语言与形式语言:用 Sketch Model 将自然语言证明转化为形式化引理,降低复杂问题的难度,提升推理成功率。
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多智能体协作:通过分层级的多智能体系统,实现自然语言证明、引理生成和形式化证明的高效协作。
Seed Prover 1.5的技术原理
- Agentic Prover 架构:将 Lean 语言视为工具,模型在证明过程中能自主调用 Mathlib 搜索工具、Python 代码执行工具等,通过工具调用获取知识和验证猜想。模型将复杂问题拆解为多个引理,每证明一个引理就将其保留复用,逐步构建完整的形式化证明。通过与 Lean 编译器的交互,模型在训练过程中不断积累经验,优化证明策略,提高推理能力和效率。
- Sketch Model:将自然语言证明转化为形式化的引理结构,降低直接生成完整形式化代码的难度。结合 Lean 编译器验证、自然语言证明检查和基于长思维链的 Rubric 评分模型,从多个角度评估生成的引理结构,确保其质量。通过多智能体协作系统,实现自然语言证明、引理生成和形式化证明的高效协同,提升推理的成功率和并行度。
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多智能体协作系统:
- Natural Language Prover:生成高层的自然语言证明,提供数学直觉。
- Sketch Model:将自然语言证明转化为形式化的引理结构。
- Agentic Prover:并行地攻克每一个引理,验证猜想生成最终的形式化证明。
Seed Prover 1.5的项目地址
- GitHub仓库:https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Prover
- arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2512.17260
Seed Prover 1.5的应用场景
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数学竞赛:辅助解决 IMO 和 Putnam 等高难度数学竞赛题目,快速生成证明代码,提升解题效率。
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数学教育:作为高等教育的教学工具,帮助学生理解复杂数学概念和证明过程,辅助学习。
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数学研究:协助数学家验证猜想、生成初步证明框架,推动前沿数学问题的研究。
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形式化数学库扩展:生成高质量的 Lean 证明代码,丰富形式化数学库(如 Mathlib),提升资源可用性。
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软件验证:用于软件开发中验证算法和逻辑的正确性,确保软件的可靠性和安全性。
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