70%准确率刷新纪录：StepFun-Prover如何让AI像数学家一样思考与修正
【免费下载链接】StepFun-Prover-Preview-7B项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/StepFun-Prover-Preview-7B
导语
阶跃星辰团队开源的StepFun-Prover-Preview-7B模型在MiniF2F-test基准测试中实现70%的Pass@1准确率，通过模仿人类数学家"推理-验证-修正"的工作流程，开创了形式化定理证明的新范式。
行业现状：大模型的"数学推理瓶颈"
大语言模型在自然语言处理领域取得突破的同时，在需要严格逻辑验证的数学定理证明领域仍面临挑战。InfoQ最新研究指出，当前大模型直接生成机器可验证的形式化证明能力较弱，但在"非正式推理"方面表现突出。这一矛盾催生了"工具集成推理"新方向——让大模型像人类数学家一样，通过与定理证明助手（如Lean4）交互来完善证明过程。
在MiniF2F-test等权威基准上，传统模型如DeepSeek-Prover-V2-671B和Kimina-Prover-72B的Pass@1准确率长期徘徊在60%-65%区间。而StepFun-Prover-Preview-7B以70%的成绩打破这一局面，尤其值得注意的是，其模型规模仅为8B参数，远小于竞品的百亿级参数量。
如上图所示，表格清晰展示了StepFun-Prover系列与其他主流模型的性能对比。StepFun-Prover-Preview-7B以8B参数规模达到了与671B参数的DeepSeek-Prover-V2相当的性能，而32B版本更是以70%的准确率超越所有已知同类模型4%以上。这一"以小胜大"的突破为AI数学推理提供了新的发展思路。
核心亮点：三大技术突破实现"人类级推理"
1. 动态推理框架：像调试代码一样修正证明
StepFun-Prover最核心的创新在于提出动态推理框架，使模型能够自主控制与Lean4环境的交互。这一过程类似程序员调试代码：
- 生成部分证明草图并包裹在
<sketch>标签中 - 将代码发送至Lean4环境执行，获取成功结果或错误信息（
<REPL>反馈） - 分析反馈后修正证明步骤，直至最终验证通过
这种"生成-验证-修正"的循环机制，使模型能够处理复杂的数学推理任务。在最大公约数(gcd)与最小公倍数(lcm)关系证明案例中，模型最初因使用interval_casestactic导致验证超时，通过分析REPL反馈，转而采用"变量替换+因数分解"的数学方法，成功将证明时间从60秒以上缩短至3秒内。
2. 两阶段训练：从基础能力到专家水平
团队采用分阶段训练策略构建模型能力：
监督微调(SFT)阶段：
- 第一阶段：使用开源Lean4数据建立基础代码补全能力
- 第二阶段：精选高质量冷启动数据，使模型掌握与验证环境交互的基本技能
工具集成强化学习(RL)阶段：
- 使用GRPO算法训练模型的环境交互能力
- 设计0-1奖励函数：证明通过得1分，否则0分
- 创新性采用"RL-SFT-RL"迭代优化：将强化学习中失败率高但最终成功的推理路径，筛选后重新用于监督微调
该图展示了StepFun-Prover-Preview的工具集成强化学习（RL）训练管道与推理流程，包含初始模型微调（SFT）、工具交互（Kimina-Prover）、迭代反馈优化及Lean Server验证证明等环节，用于形式化数学问题的定理证明。这一流程设计使模型能像人类数学家一样通过不断试错和修正来完善证明过程。
3. 性能跃升：小模型战胜大模型的实证
在MiniF2F-test基准测试中，StepFun-Prover系列展现出显著优势。通过优化推理过程而非单纯增加参数量，模型实现了效率突破。测试数据显示，StepFun-Prover-Preview-7B在处理涉及5个以上引理组合的复杂命题时，迭代次数平均控制在8-12轮，证明成功率比非交互式方法提升47%。
行业影响：从数学证明到可信AI系统
StepFun-Prover的技术路径为AI推理能力提升提供了新思路，其影响已超出数学领域：
软件开发
模型展现的"形式化验证"能力可直接应用于代码正确性验证，特别是在区块链智能合约、自动驾驶系统等对安全性要求极高的场景。航天科技集团某研究所已将其应用于卫星姿态控制算法的安全性证明，成功发现3处潜在逻辑漏洞。
科学发现
在物理、化学等需要复杂公式推导的领域，该技术可辅助科研人员验证假设、发现新定理。StepFun团队已基于相同技术路径开发StepFun-Formalizer模型，在数学形式化任务中实现84%准确率。
教育领域
动态推理过程可生成详细的解题步骤和错误分析，为个性化数学教育提供技术支撑。清华大学数学科学系已将其用于形式化数学教学实验，使学习效率提升50%。
实践指南：快速上手与应用场景
环境准备
StepFun-Prover已开源，可通过以下命令获取：
git clone https://gitcode.com/StepFun/StepFun-Prover-Preview-7B模型支持vLLM推理框架，推荐配置：
- 显存：≥24GB（支持4卡张量并行）
- 环境：Python 3.10+, PyTorch 2.0+, Lean4
基础使用示例
from vllm import LLM, SamplingParams from transformers import AutoTokenizer model_name = "Stepfun/Stepfun-Prover-Preview-7B" model = LLM( model=model_name, tensor_parallel_size=4, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) formal_problem = """ import Mathlib theorem test_theorem (x y z : ℝ) (hx : 0 < x) (hy : 0 < y) (hz : 0 < z) : (x^2 - z^2) / (y + z) + (y^2 - x^2) / (z + x) + (z^2 - y^2) / (x + y) ≥ 0 := by """.strip() system_prompt = "You will be given an unsolved Lean 4 problem. Think carefully and work towards a solution. At any point, you may use the Lean 4 REPL to check your progress by enclosing your partial solution between <sketch> and </sketch>. The REPL feedback will be provided between <REPL> and </REPL>. Continue this process as needed until you arrive at a complete and correct solution." user_prompt = f"```lean4\n{formal_problem}\n```" dialog = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt} ] prompt = tokenizer.apply_chat_template(dialog, tokenize=False, add_generation_prompt=True) sampling_params = SamplingParams( temperature=0.999, top_p=0.95, top_k=-1, max_tokens=16384, stop_token_ids=[151643, 151666], # <｜end▁of▁sentence｜>, </sketch> include_stop_str_in_output=True, ) output = model.generate(prompt, sampling_params=sampling_params) output_text = output[0].outputs[0].text print(output_text)未来展望：迈向"自主数学家"
StepFun-Prover的成功验证了工具集成推理范式的有效性，团队计划在三个方向持续优化：
多模态交互
引入数学公式图像识别能力，支持从论文截图直接解析待证明命题，降低形式化描述的门槛。
领域扩展
从纯数学推理扩展到物理、工程等应用科学领域的定理证明。目前已在经典力学领域实现初步突破，能够自动验证简单运动学定理。
用户协作
开发交互式证明助手，允许人类数学家与AI协同构建复杂证明。这一功能将特别有益于数学研究，使专家能专注于创造性思考而非繁琐的形式化过程。
随着技术演进，我们有望在3-5年内看到AI系统独立完成数学顶级期刊级别的原创性证明，这不仅将改变数学研究方式，更将为通用人工智能的发展提供关键支撑。
行动指南
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对于开发者和研究人员，现在正是探索这一前沿领域的最佳时机——无论是参与模型调优、扩展应用场景，还是研究推理机制，都可能在AI推理革命中占据先机。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
