12分钟搞懂 ChatGPT-5：新功能亮点与实用场景解析

这是一篇基于视频《12分钟搞懂 ChatGPT-5！》逐条梳理的专业解读，但核心聚焦于 DeepSeek 最新数学推理模型（Math V2）的方法论与行业意义。视频指出：与只求“最终答案正确”的传统训练不同，DeepSeek 以“可验证的推理”为目标，引入 Verifier（验证器）→ Meta-Verifier（元验证器）→ Proof Generator（证明生成器）的三元闭环，并以“可验证奖励（Verifiable Rewards）”替代只看答案对错的奖励，促使模型构造严谨的逐步证明、识别逻辑漏洞并自我纠错。在训练与推理阶段，该体系能对证明片段按严谨度评分（1/0.5/0），用元验证降低“假阳性问题”的幻觉标注，并通过难题上的 test-time compute scaling（多候选证明 + 多轮验证分析）进一步提升鲁棒性。基准方面，视频提到该路线在 IMO/Putnam/CMO 等高强度证明任务上表现强劲，更接近“可信推理系统”而非仅能算术的 LLM。文章还把论文中的“提示模板（Prompt Template）”视作“工程化提示”的样板：在给出题目之前，先明确高层行为、解题流程、评价标准、最终输出格式、fallback 方案与“自评分”机制，从而让模型的思考路径更可控、更可验证。对研发、工程、密码学、材料、药物发现等强依赖严谨推理的领域，此类“先验证、再生成、可再验证”的范式具有直接价值。