DeepSeek lancia Math V2: l'AI specializzata nel ragionamento matematico

DeepSeek Math V2: un’architettura rivoluzionaria a doppio stadio

La novità principale risiede nell’architettura a doppio stadio che rappresenta un salto qualitativo significativo nella progettazione di sistemi matematici automatici. Un generatore elabora le dimostrazioni con sofisticazione algormica, mentre un verifier ne valida la correttezza logica attraverso un processo di verifica formale rigoroso.

Questo approccio innovativo consente non solo di produrre risposte, ma anche di validare formalmente ogni passaggio della dimostrazione, garantendo una coerenza matematica che va oltre la semplice generazione testuale. L’addestramento segue un ciclo metodico e strutturato: dapprima il verifier viene ottimizzato, successivamente il generator riceve feedback continuo e iterativo, infine si attivano fasi di miglioramento reciproco e ricorsivo tra i due componenti. Questa sinergia rappresenta un paradigma nuovo nella machine learning applicata alla matematica formale.

I risultati ottenuti da DeepSeek Math V2 impressionano la comunità scientifica internazionale. Oltre all’83,3% all’IMO (5 su 6 problemi risolti correttamente), il modello ha raggiunto quasi il massimo in occasione del Putnam Competition con uno score di 118 su 120 punti. Le percentuali su IMO-ProofBench risultano straordinarie: il 99% sui livelli base e il 61,9% su quelli avanzati, evidenziando una capacità di scalabilità impressionante attraverso diverse categorie di difficoltà.

Opportunità e preoccupazioni nel dibattito scientifico

Tuttavia, il successo solleva questioni critiche e complesse che la comunità accademica non può ignorare. Da un lato, i ricercatori intravvedono opportunità significative per accelerare la ricerca matematica e formalizzare teorie complesse; dall’altro emergono preoccupazioni sostanziali su affidabilità dei benchmark, rischio di sovrastima in contesti non-controllati e questioni etiche legate all’uso in competizioni prestigiose e ambiti didattici sensibili.

Gli esperti rimarcano anche le sfide operative concrete: le infrastrutture computazionali necessarie sono significative e la complessità implementativa dell’architettura Mixture of Experts richiede competenze specializzate. La natura distribuita di questa architettura, sebbene potente, introduce considerazioni di scalabilità e costo computazionale non trascurabili.