DeepSeekMath-V2：当AI学会了自我否定，我们离真正的AGI还有多远？
就在今天,DeepSeek刚刚放出的这篇长达19页的DeepSeekMath-V2论文 在今天这个特殊的节点，这篇论文读出了一种悲壮而从容的意味。
外媒曝出一则消息: 为了绕开禁令获取Nvidia的高端芯片，多家中国科技巨头正不得不远走他乡，将AI模型训练的算力中心转移到海外数据中心。这是一场为了生存的“算力流浪”。
但在这种令人窒息的算力围堵之下，DeepSeek却在论文里展示了另一种“向内求索”的可能性： 如果外部的算力被限制了，那我们就把推理效率进化到极致。
那个击穿人类天花板的分数
先看结果，因为这个结果是对长期主义最好的奖赏。
在刚刚结束的2024年普特南数学竞赛中DeepSeekMath-V2拿到了 118/120 分。 这可是北美最顶尖的本科生数学竞赛，难度令人发指 而这届比赛的人类最高分只有90分 。
在IMO 2025（国际数学奥林匹克）和CMO 2024中，它也都拿到了金牌水平的成绩 。
更讽刺的是，在对比测试中，它全面压制了拥有顶级算力支持的Google Gemini 2.5 Pro和OpenAI的GPT-5-Thinking-High 。
它是如何练成左右互搏术的？
DeepSeekMath-V2凭什么这么强？
拒绝蒙答案，请给我过程
传统的AI训练就像是训练小狗：你给它一个算术题，只要最后答案对，你就给它一块骨头。
但这有个大bug：答案对不代表懂了。
AI可能纯靠蒙，或者用错误的逻辑凑出了对的数 。
DeepSeekMath-V2即使面对没有标准答案的开放问题，也不再痴迷于结果。
它引入了一个极其严苛的阅卷老师，拿着放大镜盯着每一个推导步骤打分：逻辑严密给1分，有小瑕疵给0.5分，瞎编乱造直接0分 。
谁来监督阅卷老师？
但这里有个更有趣的问题：如果那个阅卷老师也就是AI自己，它会不会不懂装懂或者没事找事？
为了解决这个问题，DeepSeek搞出了一个Meta-Verification（元验证），也就是检查那个检查者 。
这就像是给阅卷老师又配了一个督导员。督导员的任务不是做题，而是看阅卷老师的批改是否合理：
“你指出这一步错了，它真的错了吗？”
“你给了满分，但这中间明显跳步了啊！”
人格分裂式的自我反思
更有意思的是，DeepSeek调整了奖励机制：哪怕你题做错了，但如果你准确地指出了自己哪里错了，依然能拿高分！
这就逼着模型在输出最终答案前，必须在内部进行无数次的推导、自我否定、修正。
它不再盲目自信，而是学会了怀疑。
通往AGI的“做题家”和“数学家”
DeepSeekMath-V2凭什么在算力受限的背景下反超？因为它彻底改变了AI思考的方式。
我打个比方，目前的AI进化有两条路：
满分的做题家
以前的大模型（包括很多现在的SOTA），本质上是一个顶级的做题家。
它就像是那个班里记忆力最好的学生，脑子里装了海量的题库。遇到问题，它极速调用记忆，通过模式匹配来秒回答案。
它的局限是： 它只能解决见过或者类似见过的问题。它是在消耗已有的知识，一旦遇到题库之外的全新难题，它就会开始胡编乱造。
真正的数学家
DeepSeekMath-V2则强迫自己进化成了一位严肃的数学家。
数学家不靠死记硬背。面对一个未知的猜想，数学家拥有“学习和推理的元能力”。
它会停下来慢思考，一步步推导，并在过程中创造出训练数据里不存在的新知识。
论文中揭示了这种能力的来源 自我验证（Self-Verification） 。
DeepSeek训练了一个极度严苛的验证者，不仅给结果打分，还盯着推导过程找茬：
Proof Generator（证明生成器） 负责提出大胆的解题思路 。
Proof Verifier（证明验证器） 负责像导师一样冷酷地指出：“这一步逻辑跳跃了，重来” 。
Meta-Verification（元验证） 甚至模型会反思“我刚才挑的错，真的是错吗？” 。
伟大的东西，往往诞生于匮乏
我一直相信，资源匮乏是创新的催化剂，而资源过剩往往是平庸的温床。
当外界在讨论如何搬运GPU、如何绕过禁令时，DeepSeek选择在算法的无人区里，训练AI学会自我否定和慢思考。
DeepSeekMath-V2不仅是一个数学模型，它是一个隐喻。
它告诉我们，通往AGI的道路不止一条。如果那条宽阔的、铺满英伟达显卡的大路被堵死了，那么像数学家一样，用极致的逻辑和理性，在荒原上开辟出一条小径，或许能走得更远。
在这个浮躁的时代，学会像数学家一样慢思考，不仅是AI的进化方向，也是我们每一个科技从业者应有的姿态。
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