Seed Prover 1.5：字节跳动Seed团队研发的形式化数学推理模型

Seed Prover 1.5是字节跳动Seed团队研发的新一代形式化数学推理模型。该模型创新性采用Agentic Prover架构，依托大规模强化学习（Agentic RL）完成训练，实现数学推理能力与效率的双重跃升。在IMO、Putnam等高难度数学竞赛中，模型达到金牌解题水准；同时引入Sketch Model，将自然语言证明转化为形式化引理，有效降低推理复杂度、提升成功率。目前，Seed Prover 1.5已刷新本科、硕士及博士级别数学问题的SOTA纪录，为AI赋能数学研究筑牢技术根基。

Seed Prover 1.5核心功能：

1、高难度数学问题求解：

高效应对IMO、Putnam等顶级数学竞赛题目，同时支持研究生及以上级别数学问题的推理验证。

2、形式化证明代码生成：

将解题过程转化为可编译验证的Lean证明代码，从底层确保证明逻辑的严谨性与正确性。

3、推理效率优化：

凭借创新架构与强化学习训练范式，显著提升推理速度，降低计算资源的消耗成本。

4、自然语言-形式语言双向桥接：

基于Sketch Model完成自然语言证明到形式化引理的转化，降低复杂问题的推理门槛。

5、多智能体协同推理：

构建分层级多智能体系统，实现自然语言证明生成、引理提炼、形式化验证的高效协同。

Seed Prover 1.5技术原理：

1、Agentic Prover架构：

该架构将Lean语言作为核心工具载体，模型可自主调用Mathlib搜索工具、Python代码执行工具等外部组件，通过工具调用获取知识、验证猜想。

在推理流程中，模型将复杂问题拆解为多个独立引理，采用“证明-复用”的迭代策略，逐步构建完整的形式化证明体系。同时，模型通过与Lean编译器的实时交互，持续积累训练经验、优化证明策略，实现推理能力与效率的迭代升级。

2、Sketch Model：

核心作用是将自然语言证明转化为结构化的形式化引理，规避直接生成完整形式化代码的高难度挑战。

模型结合 Lean 编译器验证、自然语言证明检查、长思维链Rubric评分模型等多重机制，从多维度评估引理质量；并依托多智能体协作系统，实现自然语言证明、引理生成、形式化验证的高效联动，提升推理成功率与并行处理能力。

3、多智能体协作系统：

– Natural Language Prover：

输出高层级自然语言证明，提供核心数学直觉与推理思路。

– Sketch Model：承接自然语言证明，完成形式化引理结构的转化与提炼。

– Agentic Prover：并行处理各引理的验证与证明，最终生成完整的形式化证明结果。

Seed Prover 1.5应用场景：

1、数学竞赛领域：

辅助攻克IMO、Putnam等高难度竞赛题目，快速生成可验证的证明代码，提升解题效率。

2、高等数学教育：

作为教学辅助工具，帮助学生理解复杂数学概念与证明逻辑，强化高阶数学学习效果。

3、前沿数学研究：

协助数学家验证猜想、生成初步证明框架，加速前沿数学问题的研究进程。

4、形式化数学库扩展：

生成高质量Lean证明代码，丰富Mathlib等形式化数学库的内容储备，提升资源复用性。

5、软件逻辑验证：

应用于软件开发环节，验证算法与核心逻辑的正确性，保障软件产品的可靠性与安全性。

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