字节跳动BFS-Prover：重新定义AI数学推理，72.95%准确率刷新形式化证明纪录
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
导语
字节跳动Seed团队发布的BFS-Prover大模型以72.95%的准确率刷新MiniF2F形式化数学证明基准测试纪录，通过创新的最佳优先树搜索算法和多智能体协作架构，开创了无需复杂蒙特卡洛树搜索和价值函数的高效定理证明范式。
行业现状：AI数学推理的"形式化革命"
2025年，自动定理证明已成为AI领域竞争的战略高地。传统方法如DeepSeek-Prover-V1.5依赖蒙特卡洛树搜索(MCTS)和价值函数指导推理，虽能取得一定成果，但计算成本高昂且系统复杂度高。数据显示，现有形式化证明系统在MiniF2F测试集(高中数学竞赛级别)的平均成功率仅为63.5%，且需要大量计算资源支持。
形式化数学证明要求将数学命题转化为计算机可验证的代码，每一步推理都必须符合严格的逻辑规则。这一特性使其成为验证AI系统逻辑推理能力的"终极试金石"，同时在航空航天软件验证、密码学协议设计等关键领域具有不可替代的应用价值。
核心亮点：三大技术突破颠覆传统范式
1. 简化而高效的搜索架构
BFS-Prover创新性地采用最佳优先树搜索(BFS)替代主流的蒙特卡洛树搜索，通过引入可调节的长度归一化评分函数平衡深度探索与效率：
如上图所示，BFS-Prover架构左侧展示基于LeanDojo环境的搜索过程，右侧呈现训练数据生成闭环。这种设计使系统能像人类数学家一样分解问题，通过1→2→3的优先级顺序探索证明路径，最终到达绿色A点所示的证明完成节点。
2. 专家迭代与自适应性数据过滤
系统采用"最近发展区"训练策略，动态筛选对当前能力最有价值的学习素材。通过专家迭代框架，BFS-Prover自动识别并剔除过于简单的问题，专注于拓展能力边界的挑战性任务。实验数据显示，经过多轮迭代后，系统证明路径平均长度增加47%，覆盖问题类型扩大38%，有效避免了传统模型的"过拟合简单问题"陷阱。
3. 编译器反馈驱动的偏好优化
BFS-Prover将Lean4编译器反馈整合到直接偏好优化(DPO)过程中，通过对比同一证明状态下的有效策略与错误尝试，显著提升模型识别有效推理路径的能力。在计算量相同的情况下，经过DPO优化的模型性能提升达19.3%，证明了负反馈信号在定理证明中的关键价值。
性能表现：刷新多项行业纪录
在权威的MiniF2F形式化数学证明基准测试中，BFS-Prover展现出压倒性优势：
- 72.95% 的累积评估准确率，超越HunyuanProver(68.4%)和InternLM2.5-StepProver(65.9%)
- 在固定计算预算下(2048×2×600次推理调用)仍保持70.83%的高成功率
- 成功证明imo_1983_p6等多个国际数学奥林匹克(IMO)级别难题
特别值得注意的是，BFS-Prover在不使用价值函数的情况下实现了性能超越，这一突破颠覆了"复杂问题需要复杂搜索算法"的传统认知，为资源受限场景下的高效定理证明提供了新范式。
行业影响与应用前景
1. 科学研究的智能协作伙伴
BFS-Prover的技术路径已被字节跳动Delta Prover框架进一步验证，后者在通用大模型基础上实现miniF2F-test基准95.9%的证明成功率。这种进展预示着AI将从辅助验证工具进化为数学研究的创意伙伴，承担繁琐的细节推导，让数学家专注于核心创意和战略规划。
2. 关键系统的形式化验证
在自动驾驶软件、航空航天控制系统等安全关键领域，BFS-Prover的形式化推理能力可大幅提升系统可靠性。通过将复杂算法转化为可验证的形式化证明，能够从根本上消除逻辑漏洞，降低系统失效风险。
3. 数学教育的个性化导师
基于BFS-Prover的教育系统可实时分析学生的形式化证明尝试，精准识别理解误区并提供针对性指导。其生成的详细证明步骤也可作为动态学习资源，帮助学生理解复杂数学概念的推理过程。
总结与展望
BFS-Prover的成功证明了"简洁算法+精心设计"在复杂推理任务中的巨大潜力。通过模拟人类数学家的问题分解策略和迭代优化思维，该模型不仅刷新了性能纪录，更提供了一种可扩展、高效率的自动定理证明方案。
对于开发者和研究者，可通过访问项目仓库(https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B)探索模型细节。随着多智能体协作架构和自适应训练技术的发展，我们有理由期待AI在数论、拓扑学等更复杂数学领域的突破性应用，最终实现人机协同攻克前沿数学难题的愿景。
【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
