نموذج الذكاء الاصطناعي DeepSeekMath-V2
أطلقت الشركة الصينية الناشئة “ديب سيك” نموذج ذكاء اصطناعي جديد باسم DeepSeekMath-V2، يركز على الاستدلال الرياضي وإثبات النظريات خطوة بخطوة، بعيدًا عن الاكتفاء بالحصول على الإجابة العددية النهائية.
يعتمد النموذج على حلقة توليد المحتوى والتحقق الذاتي من صحة البراهين قبل تقديم الإجابة النهائية، بما يضمن دقة وموثوقية النتائج.
آلية العمل والتحقق الذاتي
تم تدريب نموذج مدقق قائم على نموذج لغوي كبير للتحقق من البراهين الرياضية، ويعمل على النحو التالي:
- يولّد النموذج براهين خطوة بخطوة.
- يقوم المدقق بالتحقق من صحتها.
- إذا اكتشف خطأ، يعود النموذج لتصحيح الحل.
- يحصل النموذج على “مكافأة” عند صحة البراهين، ويستمر التعلم من التغذية الراجعة.
هذه العملية تجعل النموذج لا يكتفي بالإجابة النهائية، بل يضمن صحة المنطق الرياضي وراء الحلول.
الأداء والإنجازات في المسابقات
أظهر DeepSeekMath-V2 أداءً قويًا في مسابقات الرياضيات، حيث:
- حقق مستوى ذهبي في المسابقة الدولية للرياضيات (IMO) 2025.
- تفوق في المسابقة الصينية للرياضيات (CMO) 2024.
- سجل درجة شبه نهائية 118/120 في مسابقة بوتنام 2024 باستخدام حوسبة محسّنة أثناء الاختبار.
منصة الوصول والدعم المفتوح
تم بناء النموذج على DeepSeek-V3.2-Exp-Base، ومتاحة على منصة “HuggingFace”، مع توصية بالاطلاع على الموارد في مستودع “DeepSeek-V3.2-Exp” على GitHub لدعم الاستدلال وتحسين الأداء.
أهمية الرياضيات وفوائد النموذج
تُعد الرياضيات لغة الكون، وتمكّن البشر من فهم قوانين الطبيعة والغموض الكوني. تطوير نماذج مثل DeepSeekMath-V2:
- يسهم في فهم أعمق للفيزياء، الفضاء، والهندسة.
- قد يفتح آفاقًا لاكتشافات علمية جديدة تحسّن الرعاية الصحية والتكنولوجيا.
- يسرّع التحسينات من خلال الوصول المفتوح للنموذج.
