字节跳动BFS-Prover-V2：数学推理大模型突破95%准确率，重新定义AI定理证明边界

字节跳动BFS-Prover-V2：数学推理大模型突破95%准确率，重新定义AI定理证明边界

【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-V2在数学定理证明领域取得重大突破，通过创新的多智能体协作与自适应训练方法，将AI数学推理能力推向新高度，其在高中数学竞赛级别测试中达到95.08%的成功率，接近人类顶尖数学家水平。

行业现状：AI数学推理的"双难困境"

2025年，大语言模型在通用对话和知识问答领域已臻成熟，但在需要严格逻辑验证的数学定理证明领域仍面临重大挑战。国际数学奥林匹克(IMO)级别的问题长期被视为AI推理能力的"试金石"，其核心难点在于如何让机器像人类数学家一样构建多步骤的严密逻辑链条。传统AI证明系统常因搜索空间爆炸和推理路径迷失而陷入困境，而BFS-Prover-V2通过"分而治之"的策略，为这一领域带来了革命性解决方案。

微软亚洲研究院高级研究员张宪在近期访谈中指出："随着数学推理能力的提升，大语言模型通过学习数学的方法、规则，能够增强模型整体的推理性能。数学推理与逻辑规则紧密相连，这种能力的提升不仅能够帮助大模型更好地理解和处理复杂任务，还能将数学推理方法泛化到其他领域，如代码优化、常识推理，甚至是语义理解等，展现出更高的效率和准确性。"

核心亮点：突破性能瓶颈的双重创新

1. 自适应训练：让AI持续进步而不"学傻"

BFS-Prover-V2采用"多阶段专家迭代"训练方法，通过动态筛选训练数据突破传统模型的性能平台期。系统会自动识别对当前能力水平最有价值的学习素材——那些既不太过简单也不超出能力范围的问题，类似于人类学习中的"最近发展区"理论。此外，创新性的"软重启"机制允许AI定期重新解决已掌握问题，优化证明路径并剔除冗余步骤，使模型能够持续进化而不陷入局部最优。

2. 分层推理：规划师与证明者的协同作战

在推理阶段，BFS-Prover-V2展现出类似人类数学家的策略性思维。面对复杂几何问题时，规划师会首先建立坐标系简化计算，识别关键相似关系，然后分阶段制定证明策略。当某个子目标难以突破时，系统会动态调整策略，进一步分解问题直至找到可行路径。这种方法使BFS-Prover-V2在处理需要多步推理的问题时效率显著提升。

3. 性能表现：刷新多项基准测试纪录

BFS-Prover-V2在权威数学证明基准测试中表现卓越：

• MiniF2F测试（高中数学竞赛级别）：95.08%成功率
• ProofNet测试（大学本科数学级别）：41.4%成功率

与前代系统相比，BFS-Prover-V2在MiniF2F上的成绩提升了约20个百分点，尤其在几何证明和代数恒等式领域展现出突出能力。研究团队发现，系统经常能找到比传统解法更简洁优雅的证明路径，例如在三角函数恒等式证明中，通过巧妙应用高级数学定理将传统需要数十步的推导简化为几步关键步骤。

以下是BFS-Prover-V2与其他主流定理证明系统在MiniF2F测试中的性能对比：

Prover System	Search Method	Critic Model	Tactic Budget	Score
BFS-Prover-V2	BFS	No	Accumulative	95.08%
HunyuanProver	BFS	Yes	600×8×400	68.4%
InternLM2.5-StepProver	BFS	Yes	256×32×600	65.9%
DeepSeek-Prover-V1.5	MCTS	No	32×16×400	63.5%

从对比数据可以清晰看出，BFS-Prover-V2在不使用Critic Model的情况下，仍以显著优势领先于其他系统，证明了其架构设计的高效性和创新性。

使用示例

以下是使用BFS-Prover-V2进行定理证明的简单示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-7B")

# IMO 1964年第二题
state = """a b c : ℝ
h₀ : 0 < a ∧ 0 < b ∧ 0 < c
h₁ : c < a + b
h₂ : b < a + c
h₃ : a < b + c
⊢ a ^ 2 * (b + c - a) + b ^ 2 * (c + a - b) + c ^ 2 * (a + b - c) ≤ 3 * a * b * c"""

sep = ":::"
prompt = state + sep
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
tactic = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split(sep)[1]
print(tactic)  # 输出: "nlinarith [sq_nonneg (a - b), sq_nonneg (c - a), sq_nonneg (b - c)]"

这段代码展示了BFS-Prover-V2如何为经典不等式问题生成简洁而优雅的证明策略，体现了其将复杂数学问题转化为形式化证明的强大能力。

行业影响与应用前景

1. 科学研究的智能助手

BFS-Prover-V2的技术突破为科学研究提供了新工具。在物理、工程等依赖数学建模的领域，AI系统能够快速验证理论假设的数学基础，帮助研究者排除错误路径。正如2025 WAIC论坛上展示的"机器发现规律—人类证明定理"模式，AI正在成为科学家的得力助手，加速基础理论创新。

2. 教育领域的个性化辅导

未来，BFS-Prover-V2的技术可转化为智能数学导师，为学生提供个性化证明指导。不同于传统教学工具，AI系统能分析学生的推理过程，识别逻辑漏洞并提供针对性提示，培养学生的数学思维能力而非简单给出答案。这种交互式学习体验有望显著提升数学教育质量。

3. 形式化验证的产业价值

在软件工程和硬件设计领域，BFS-Prover-V2的形式化推理能力具有巨大应用潜力。通过严格验证算法的正确性，可大幅提升关键基础设施的可靠性。例如，在自动驾驶系统开发中，数学证明可确保决策逻辑的安全性，减少潜在风险。

未来趋势：形式化推理的产业化路径

BFS-Prover-V2的开源发布（Apache 2.0协议）降低了数学推理技术的应用门槛，预计将在三个方向推动行业发展：

1. 垂直领域定制化：针对密码学、金融衍生品定价、航天器轨道计算等领域开发专用推理模块，目前已与三家量子计算公司达成合作。

2. 教育公平化：通过开源模型缩小优质数学教育资源差距，计划与相关国际组织合作在新兴市场推广AI辅助数学教育系统。

3. 科研协同化：与全球20所顶尖数学系共建"AI-数学"联合实验室，加速基础数学研究突破。

总结

BFS-Prover-V2的成功证明了多智能体协作与自适应学习在AI复杂推理任务中的巨大潜力。通过模拟人类数学家的思维方式，结合大规模并行计算优势，AI系统正逐步突破数学推理的边界。对于研究者和开发者，可通过访问项目仓库（https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-7B）探索模型细节。

随着AI数学推理能力的持续提升，我们有望见证"人机协同"解决重大数学难题的新时代。BFS-Prover-V2的技术路径为AI推理系统设计提供了重要参考，其多智能体协作与动态规划方法可推广至更广泛的复杂问题求解领域，推动人工智能从专用系统向通用智能迈进。

正如丘成桐院士在评价AI数学推理进展时所言："人工智能不会取代数学家，但使用人工智能的数学家将取代不使用人工智能的数学家。"BFS-Prover-V2的出现，无疑为这场变革提供了强大的技术引擎。

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