DeepSeekMath-V2 เปิดหมด: โมเดล AI ด้านเหตุผลเชิงคณิตศาสตร์ยุคใหม่

สรุปเชิงลึก “DeepSeekMath-V2” (รุ่นที่หลายคนเรียกกันว่าโมเดลคณิตระดับวาฬ) เน้นความสามารถด้านเหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่พิสูจน์ย้อนตรวจได้ แก้จุดอ่อนของ LLM ทั่วไปที่มัก ‘ตอบถูกแต่ให้เหตุผลผิด’ ด้วยสถาปัตยกรรม 3 ชั้น: Verifier ให้คะแนนความเข้มแข็งของบทพิสูจน์, Meta-Verifier ตรวจซ้ำกันอาการหลอน (hallucinated issues) และ Proof Generator ที่เรียนรู้จากรางวัลแบบตรวจสอบได้ (verifiable rewards/RLAIF) จึงลดความผิดพลาดเชิงตรรกะบนงานพิสูจน์ขั้นสูง (เช่นสไตล์ IMO/Putnam) วิดีโอชี้ให้เห็นบทเรียน prompt engineering ระดับโปร: กำหนดวิธีทำงาน รูปแบบคำตอบ เกณฑ์ประเมิน แผนสำรอง และให้โมเดล self-review ก่อนเฉลยจริง อีกไฮไลต์คือ Test-Time Compute Scaling—สร้างร่างพิสูจน์หลายทาง + ตรวจหลายรอบ—เพิ่มโอกาสได้คำตอบที่ “ถูกด้วยเหตุผล” ไม่ใช่เพียง “ถูกด้วยโชค” คุณค่าทางอุตสาหกรรม: ใช้กับ formal verification ของซอฟต์แวร์/ความปลอดภัยระบบ/คริปโตกราฟี/วัสดุศาสตร์ ที่ต้องหลักฐานพิสูจน์ได้จริง เหมาะสำหรับนักวิจัย วิศวกรข้อมูล นักพัฒนา และผู้สนใจ AI reasoning ปี 2025 ที่ต้องการความน่าเชื่อถือระดับงานพิสูจน์