Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/sqlhub/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Data Science. SQL hub | Telegram Webview: sqlhub/1867 -
Telegram Group & Telegram Channel
✔️ А вот и новый DeepSeek Prover v2, модель, заточенная исключительно на математику.

🚀Масштабная архитектура на базе, которая содержит 671 млрд параметров, что в 96 раз больше, чем у предыдущей версии Prover-V1.5 (7 млрд).

Построен на базе архитектуры «смеси экспертов» (MoE), что снижает затраты на обучение и повышает эффективность решения задач.

Модель заточена на формальное доказательство теорем с помощью языка программирования Lean 4, обеспечивая 100% логическую точность.

Lean 4 — это зависимо типизированный функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем.

Результаты:
Новая Sota( 88,9%) на MiniF2F-test.
• DeepSeek-Prover-V2 смогла доказать 49 теорем из 658.

Для тренировки использовались 8 млн синтетических примеров, созданных через рекурсивный поиск решений теорем.

🔍 Как это работает:

1) Разложение теорем: DeepSeek-V3 по prompt'у разбивает сложные задачи на подцели.

2) Формализация: Пошаговые рассуждения переводятся в доказательства на Lean 4.

3) Cold-start: Полученные цепочки рассуждений и формальные доказательства используются как начальные данные для обучения модели.

🌟 Два размера:
7 B — базовый вариант.
671 B — расширенная версия на базе DeepSeek-V3-Base.

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/sqlhub/1867
Create:
Last Update:

✔️ А вот и новый DeepSeek Prover v2, модель, заточенная исключительно на математику.

🚀Масштабная архитектура на базе, которая содержит 671 млрд параметров, что в 96 раз больше, чем у предыдущей версии Prover-V1.5 (7 млрд).

Построен на базе архитектуры «смеси экспертов» (MoE), что снижает затраты на обучение и повышает эффективность решения задач.

Модель заточена на формальное доказательство теорем с помощью языка программирования Lean 4, обеспечивая 100% логическую точность.

Lean 4 — это зависимо типизированный функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем.

Результаты:
Новая Sota( 88,9%) на MiniF2F-test.
• DeepSeek-Prover-V2 смогла доказать 49 теорем из 658.

Для тренировки использовались 8 млн синтетических примеров, созданных через рекурсивный поиск решений теорем.

🔍 Как это работает:

1) Разложение теорем: DeepSeek-V3 по prompt'у разбивает сложные задачи на подцели.

2) Формализация: Пошаговые рассуждения переводятся в доказательства на Lean 4.

3) Cold-start: Полученные цепочки рассуждений и формальные доказательства используются как начальные данные для обучения модели.

🌟 Два размера:
7 B — базовый вариант.
671 B — расширенная версия на базе DeepSeek-V3-Base.

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B

BY Data Science. SQL hub




Share with your friend now:
tg-me.com/sqlhub/1867

View MORE
Open in Telegram


Data Science SQL hub Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Data Science SQL hub from it


Telegram Data Science. SQL hub
FROM USA