{"id":6382,"date":"2025-05-01T10:29:02","date_gmt":"2025-05-01T10:29:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6382"},"modified":"2025-05-01T10:29:02","modified_gmt":"2025-05-01T10:29:02","slug":"deepseek%e5%8f%91%e5%b8%83prover-v2%e6%a8%a1%e5%9e%8b%ef%bc%9a671b%e5%8f%82%e6%95%b0%e5%8a%a9%e5%8a%9b%e6%95%b0%e5%ad%a6%e5%ae%9a%e7%90%86%e8%af%81%e6%98%8e","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/6382","title":{"rendered":"DeepSeek ver\u00f6ffentlicht Prover-V2-Modell: 671B-Parameter verbessern mathematisches Theorem-Provening"},"content":{"rendered":"<p>Am Maifeiertag hat DeepSeek wieder einmal eine wichtige Nachricht f\u00fcr die KI-Branche gebracht - die Freigabe des neuen Modells DeepSeek-Prover-V2. Trotz der j\u00fcngsten Ger\u00fcchte, die im Internet \u00fcber die bevorstehende Ver\u00f6ffentlichung von DeepSeek-R2 kursierten, hat DeepSeek dieses leistungsstarke Modell, das sich auf das mathematische Theorem-Proving konzentriert, ver\u00f6ffentlicht und bleibt dabei seinem \u00fcblichen Open-Source-Geist treu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4e24\u6b3e\u5f3a\u5927\u6a21\u578b\u540c\u6b65\u5f00\u6e90\">Zwei leistungsstarke Modelle synchronisiert mit Open Source<\/h2>\n\n\n\n<p>Diesmal hat DeepSeek zwei Versionen des Modells DeepSeek-Prover-V2 als Open Source zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>DeepSeek-Prover-V2-671B<\/strong>Basierend auf DeepSeek-V3-Base, mit 671 Milliarden Parametern, ist es derzeit der K\u00f6nig der Theorembeweise.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>DeepSeek-Pr\u00fcfer-V2-7B<\/strong>Basierend auf DeepSeek-Prover-V1.5-Base, mit 7 Milliarden Parametern und Unterst\u00fctzung f\u00fcr Kontextl\u00e4ngen bis zu 32K Token<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-423\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Beide Modelle sind offiziell auf Hugging Face ver\u00f6ffentlicht worden:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>DeepSeek-Prover-V2-7B. <\/strong><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-7B\">https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-7B<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>DeepSeek-Prover-V2-671B. <\/strong><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-671B\">https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-671B<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4ec0\u4e48\u662fdeepseek-prover-v2\">Was ist DeepSeek-Prover-V2?<\/h2>\n\n\n\n<p>DeepSeek-Prover-V2 ist ein Open-Source-Gro\u00dfsprachenmodell f\u00fcr die \"mathematische KI-Programmiersprache\" Lean 4, das sich auf das formale Beweisen von Theoremen konzentriert. Einfach ausgedr\u00fcckt, kann es abstrakte mathematische Theoreme in rigorose, computer\u00fcberpr\u00fcfbare Beweise umwandeln und stellt damit ein revolution\u00e4res Werkzeug f\u00fcr die mathematische Forschung dar.<\/p>\n\n\n\n<p>Sein bestes Merkmal ist die F\u00e4higkeit, nicht-formales mathematisches Denken (d.h. das, was Menschen \u00fcblicherweise verwenden) mit rigorosen formalen Beweisen nahtlos zu kombinieren, was es dem Modell erm\u00f6glicht, so flexibel wie ein Mensch zu denken und so rigoros wie ein Computer zu argumentieren und eine integrierte Mischung aus mathematischem Denken zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-422\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u60ca\u4eba\u6027\u80fd-\u5237\u65b0\u591a\u9879\u8bb0\u5f55\">Erstaunliche Leistung: viele Rekorde aufgestellt<\/h2>\n\n\n\n<p>DeepSeek-Prover-V2-671B zeigt eine noch nie dagewesene St\u00e4rke in verschiedenen Benchmarks des Theorembeweisens:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Mit 88,9% wurde beim MiniF2F-Test ein neuer Rekordwert erreicht<\/li>\n\n\n\n<li>Erfolgreich 49 von 658 Fragen im PutnamBench-Datensatz gel\u00f6st<\/li>\n\n\n\n<li>Zeigt auch gute Leistungen bei schwierigen Mathematik-Wettbewerbsaufgaben wie AIME 24 und 25<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Viele Internetnutzer testeten das Modell und meinten, es sei sogar besser in der Lage, komplexe mathematische Probleme zu l\u00f6sen als Spitzenmodelle wie o4-mini von OpenAI und Grok-3 von XAI. Einige Sch\u00fcler, die sich in die Mathematik-Olympiade vertieft haben, riefen aus: \"Die Olympiade war noch nie so einfach!\"<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-427\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6280\u672f\u521b\u65b0-\u9012\u5f52\u4e0e\u5f3a\u5316\u5b66\u4e60\u7ed3\u5408\">Technologische Innovation: Kombination von rekursivem und verst\u00e4rktem Lernen<\/h2>\n\n\n\n<p>In dem technischen Bericht stellt das DeepSeek-Team die zentrale Trainingsmethodik von Prover-V2 vor, die auf einer innovativen Kombination aus rekursivem und verst\u00e4rktem Lernen basiert. Der Trainingsprozess f\u00fcr das Modell ist in mehrere Schl\u00fcsselschritte unterteilt:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-1-\u901a\u8fc7\u5b50\u76ee\u6807\u5206\u89e3\u5b9e\u73b0\u9012\u5f52\u5f0f\u8bc1\u660e\u641c\u7d22\">1. rekursive Beweissuche durch Zerlegung von Teilzielen<\/h3>\n\n\n\n<p>DeepSeek-Prover-V2 verwendet eine \u00e4hnliche Denkweise wie ein menschlicher Mathematiker - er zerlegt komplexe Theoreme in eine Reihe kleinerer Lemmata, die zu beweisen sind. Der spezifische Implementierungsprozess umfasst:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>DeepSeek-V3 wird zun\u00e4chst aufgefordert, Beweisskizzen in nat\u00fcrlicher Sprache zu erstellen und diese als Theoremaussagen in Lean-Sprache zu formalisieren<\/li>\n\n\n\n<li>Die zerlegten Teilziele werden dann unter Verwendung des 7B-Beweismodells rekursiv gel\u00f6st<\/li>\n\n\n\n<li>Schlie\u00dflich werden die Beweise f\u00fcr diese Teilziele kombiniert, um einen vollst\u00e4ndigen formalen Beweis f\u00fcr das urspr\u00fcngliche komplexe Problem zu erstellen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Effizienz des Nachweises, sondern erweitert auch die Bandbreite der Theoreme, die das Modell behandeln kann.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-424\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-2-\u7edf\u4e00\u975e\u5f62\u5f0f\u5316\u63a8\u7406\u4e0e\u5f62\u5f0f\u5316\u8bc1\u660e\">2. die Harmonisierung nicht-formaler Argumentation mit formalen Beweisen<\/h3>\n\n\n\n<p>Das DeepSeek-Team hat auf geschickte Weise hochrangige nat\u00fcrlichsprachliche Schlussfolgerungen mit exakten Beweisverfahren auf niedriger Ebene kombiniert:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>W\u00e4hlen Sie Probleme aus, die besonders schwierig zu l\u00f6sen sind, und unterteilen Sie sie in kleinere Ziele<\/li>\n\n\n\n<li>Wenn die Mini-Ziele jeweils bewiesen sind, werden sie zu einem vollst\u00e4ndigen rigorosen Beweis kombiniert<\/li>\n\n\n\n<li>F\u00fcgen Sie diesen vollst\u00e4ndigen Beweis der von DeepSeek-V3 generierten \"Gedankenkette\" hinzu und erstellen Sie so Trainingsdaten, die menschliches Denken und maschinelle \u00dcberpr\u00fcfung kombinieren.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Auf diese Weise sammelte das Team Hunderte von hochwertigen Trainingsdaten, die eine solide Lerngrundlage f\u00fcr das Modell bildeten.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-5.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-428\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3-\u5f3a\u5316\u5b66\u4e60\u63d0\u5347\u63a8\u7406\u80fd\u529b\">3. verst\u00e4rktes Lernen zur Verbesserung der Argumentationsf\u00e4higkeit<\/h3>\n\n\n\n<p>Nach einer ersten Feinabstimmung f\u00fchrte das Team den Verst\u00e4rkungslernalgorithmus Group Relative Policy Optimization (GRPO) ein:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Stichprobenartige Auswahl mehrerer Beweise f\u00fcr jede Frage und Optimierung der Strategie durch relative Belohnungen<\/li>\n\n\n\n<li>Verwendung eines bin\u00e4ren Belohnungsmechanismus: Lean erh\u00e4lt die Note 1 f\u00fcr eine erfolgreiche \u00dcberpr\u00fcfung und 0 f\u00fcr einen Misserfolg<\/li>\n\n\n\n<li>Der strukturelle Konsistenzbonus soll sicherstellen, dass die modellgenerierten Beweise mit den Ideen der Gedankenkettenzerlegung konsistent sind<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diese Trainingsmethode verbessert die Genauigkeit des Modells beim komplexen Theorembeweisen erheblich.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-425\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-proverbench-\u5168\u65b0\u7684\u6570\u5b66\u57fa\u51c6\u6d4b\u8bd5\u96c6\">ProverBench: eine neue Reihe von Mathe-Benchmarks<\/h2>\n\n\n\n<p>Zus\u00e4tzlich zum Modell selbst hat DeepSeek ProverBench ver\u00f6ffentlicht - einen Benchmark-Datensatz mit 325 Fragen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>15 Fragen zur Zahlentheorie und Algebra aus den letzten Mathematikwettbewerben wie AIME 24 und 25<\/li>\n\n\n\n<li>310 Fragen aus Lehrbuchbeispielen und Tutorien, die ein breites Spektrum an Schwierigkeitsgraden und Bereichen abdecken.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dieser Datensatz soll eine umfassende Bewertung von Modellen sowohl auf der Ebene von Sch\u00fclerwettbewerben als auch auf der Ebene von Mathematikstudenten erm\u00f6glichen und eine systematischere Testplattform f\u00fcr die KI-Forschung in der Mathematik bieten.<\/p>\n\n\n\n<p>ProverBench Link:<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/deepseek-ai\/DeepSeek-ProverBench\">https:\/\/huggingface.co\/datasets\/deepseek-ai\/DeepSeek-ProverBench<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5b9e\u9a8c\u7ed3\u679c\u4e0e\u4eae\u70b9\u53d1\u73b0\">Experimentelle Ergebnisse und hervorgehobene Befunde<\/h2>\n\n\n\n<p>Im Verlauf der Studie entdeckte das Team mehrere interessante Ph\u00e4nomene:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-cot-vs-non-cot\u6a21\u5f0f\">CoT vs. Nicht-CoT-Modelle<\/h3>\n\n\n\n<p>DeepSeek-Prover-V2 unterst\u00fctzt zwei komplement\u00e4re Modi der Beweiserzeugung:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Hocheffizientes Non-CoT-Modell (Non-Chain of Thought)<\/strong>Schnelles Generieren von schlankem Lean-Code ohne zwischengeschaltete Inferenzschritte<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hochpr\u00e4zises Modell der Gedankenkette (CoT)<\/strong>: systematische Darstellung des Argumentationsprozesses und schrittweiser Aufbau von logisch klaren Beweisen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Experimente zeigen einen signifikanten Leistungsvorteil des CoT-Modells gegen\u00fcber dem Nicht-CoT-Modell beim formalen mathematischen Schlussfolgern, was die Wirksamkeit der Denkkette im Bereich des Theorembeweisens best\u00e4tigt.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5c0f\u6a21\u578b\u7684\u610f\u5916\u80fd\u529b\">Unerwartete F\u00e4higkeiten von kleinen Modellen<\/h3>\n\n\n\n<p>\u00dcberraschenderweise \u00fcbertraf DeepSeek-Prover-V2-7B bei Verwendung des Nicht-CoT-Modells im PutnamBench-Datensatz die Erwartungen. Es l\u00f6ste sogar 13 Fragen, die das 671B-Modell nicht l\u00f6sen konnte!<\/p>\n\n\n\n<p>Die Analyse ergab, dass das 7B-Modell eine einzigartige Technik erworben hat - die h\u00e4ufige Verwendung von Cardinal.toNat und Cardinal.natCast_inj f\u00fcr Probleme mit endlichen Basen - die im 671B-Modell selten ist. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass das Verst\u00e4rkungslernen nicht nur die Gesamtleistung verbessert, sondern es dem Modell auch erm\u00f6glicht, spezielle Probleml\u00f6sungstechniken zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5feb\u901f\u4e0a\u624b\u6307\u5357\">Schnellstart-Anleitung<\/h2>\n\n\n\n<p>M\u00f6chten Sie DeepSeek-Prover-V2 ausprobieren? Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man die Transformers-Bibliothek von Hugging Face f\u00fcr die Modellinferenz verwendet:<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-code\"><div class=\"xhcode-toolbar\"><i class=\"xhcode-icon-codesvg\"><\/i><span>PHP<\/span><\/div><pre><code lang=\"php\" class=\"language-php\">from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\nimportieren Fackel\n\ntorch.manual_seed(30)\nmodel_id = \"deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-7B\" # oder deepseek-ai\/DeepSeek-Prover-V2-671B\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)\n\nformal_statement = \"\"\"\nimportieren Mathlib\nimportieren Aesop\nset_option maxHeartbeats 0\nopen BigOperators Real Nat Topology Rat\n\/-- Wie gro\u00df ist die positive Differenz zwischen $120\\%$ von 30 und $130\\%$ von 20? Zeigen Sie, dass sie 10 ist.-\/\ntheorem mathd_algebra_10 : abs ((120 : \u211d) \/ 100 * 30 - 130 \/ 100 * 20) = 10 := durch\n    sorry\n\"\"\".strip()\n\nprompt = \"\"\"\nVervollst\u00e4ndigen Sie den folgenden Lean4-Code.\n ``Lean4\n{}<\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u672a\u6765\u5c55\u671b\">Zukunftsaussichten<\/h2>\n\n\n\n<p>Das DeepSeek-Team sagt, dass sich die zuk\u00fcnftige Arbeit auf die Erweiterung dieses Rahmens auf AlphaProof-\u00e4hnliche Systeme konzentrieren wird. Das ultimative Ziel ist es, mathematische R\u00e4tsel auf IMO-Ebene zu l\u00f6sen, die die Spitze des automatisierten Theorembeweisens darstellen. Mit der Ver\u00f6ffentlichung von DeepSeek-Prover-V2 werden wir m\u00f6glicherweise Zeuge einer gro\u00dfen Ver\u00e4nderung in der Art und Weise, wie Mathematik studiert wird. Dieses Modell ist mehr als nur ein technologischer Fortschritt, es stellt ein neues Paradigma f\u00fcr die Zusammenarbeit von Menschen und KI bei der L\u00f6sung komplexer Probleme dar.<br><br>Inzwischen ist die Vorfreude auf DeepSeek-R2 noch gr\u00f6\u00dfer geworden. Wie ein Netizen sagte: \"Klopf, klopf, dieser kleine Blauwal, wann zur H\u00f6lle wird R2 rausgeschickt werden!\"<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wenn Sie GPT Plus, Claude Pro, Grok Super offizielles, bezahltes Exklusivkonto nutzen m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie unser professionelles Team (wx: abch891) kontaktieren, wenn Sie nicht wissen, wie Sie Ihr Konto aufladen k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\n<thead>\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">Weitere Produkte finden Sie unter<\/h4>\n<\/th>\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">Siehe mehr unter<\/h4>\n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"height: 63px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Durchdringende Intelligenz<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">Das AIGC Big Model: der Beginn einer \u00c4ra der doppelten Revolution in Technik und Wissenschaft - Penetrating Intelligence<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 61px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/de\/\" data-linktype=\"2\">1:1 Wiederherstellung von Claude und GPT Offizielle Website - AI Cloud Native<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (empfohlen) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 54px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Transitdienst auf der Grundlage der offiziellen API - GPTMeta API<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Hilfe, kann jemand von Ihnen Tipps geben, wie man Fragen auf GPT stellt? - Wissen<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 70px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Global Virtual Goods Digital Store - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">Wie leistungsf\u00e4hig ist Claude airtfacts, dass GPT sofort nicht mehr gut riecht? -BeepBeep<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek hat am 1. Mai das Modell DeepSeek-Prover2 f\u00fcr mathematische Beweise ver\u00f6ffentlicht, das 671 Milliarden Parameter und eine Version mit 7 Milliarden Parametern enth\u00e4lt. Das Modell nutzt eine Kombination aus Rekursion und Reinforcement Learning, um in verschiedenen Mathe-Tests zu gl\u00e4nzen, wie z. B. dem MiniFF-Test mit einer Erfolgsquote von 88,9%. Der gleichzeitig ver\u00f6ffentlichte ProBench-Datensatz enth\u00e4lt 325 Fragen zur Bewertung der F\u00e4higkeiten des Modells. Experimente haben ergeben, dass das Chain-of-Thought-Modell die Genauigkeit deutlich verbessert, wobei das Mini-Modell bei bestimmten Problemen sogar besser abschneidet als das Modell. Das Modell ist bereits bei Hugging Face im Einsatz und unterst\u00fctzt ein neues Paradigma in der mathematischen Forschung.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6381,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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