BFS-Prover-V2：字节跳动刷新AI数学推理纪录，95%准确率重新定义定理证明边界
【免费下载链接】BFS-Prover-V2-7B 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-7B
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。
如上图所示，这是ByteDance Seed团队发表的论文标题页，介绍了BFS-Prover-V2模型的技术创新，涉及多轮离线强化学习和多智能体树搜索，用于提升大语言模型的逐步证明能力。这一架构突破了传统单智能体推理的局限，使AI系统能够像人类团队一样协同解决复杂问题。
从单智能体到团队协作：推理范式的转变
BFS-Prover-V2的创新之处在于引入了"规划师-证明者"的多智能体协作架构。这一设计模拟了人类数学家的工作方式：规划师负责将复杂问题分解为可管理的子目标，而多个证明者则并行攻克这些子任务，并通过共享缓存机制交换中间成果。这种分工协作模式使系统能够处理传统方法难以应对的复杂数学问题。
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。
该图展示了BFS-Prover自动定理证明系统的架构与工作流程，左侧呈现基于LeanDojo环境的最佳优先树搜索（BFS）推理过程，右侧展示训练数据生成（SFT和DPO数据）及语言模型策略生成机制，形成闭环系统。这一架构使AI能够持续学习和优化证明策略，不断提升解决复杂数学问题的能力。
行业影响与趋势：从实验室走向实际应用
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。不同于传统解题工具，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。通过严格验证算法和系统的正确性，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。
该图展示了BFS-Prover-V2的反射式分解与迭代证明修复双轨并行处理路径架构，展示复杂定理分解为子目标及反馈迭代修复的证明机制。这种机制使模型能够持续突破性能平台期，在为期8周的训练中实现准确率的线性增长，而传统方法通常在第3-4周即进入停滞阶段。
快速上手：部署与使用指南
开发者可通过GitCode获取模型权重和推理代码，快速集成至现有系统：
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")
# 输入Lean4证明状态，使用":::"作为分隔符
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"""
prompt = state + ":::"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
tactic = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split(":::")[1]
print(f"生成战术: {tactic}") # 输出示例: "nlinarith [sq_nonneg (a - b), sq_nonneg (c - a), sq_nonneg (b - c)]"
结论与前瞻
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。
未来，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。
【免费下载链接】BFS-Prover-V2-7B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V2-7B
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
