🚀数孊の難問もAIが解く時代ぞ！DeepSeek-Prover-V2が拓く圢匏的定理蚌明の最前線 #AI #æ•°å­Š #定理蚌明　#五01

🎉DeepSeek-Prover-V2登堎！🎉 AIが数孊の難問を解き明かす新時代ぞ #AI #定理蚌明 #æ•°å­Š

〜サブゎヌル分解ず匷化孊習で圢匏的蚌明の壁を打ち砎る〜

序文

皆さん、こんにちは。「筆者」です。

突然ですが、皆さんは「数孊の蚌明」ず聞いおどのようなむメヌゞをお持ちでしょうか？ 厳密で、論理的で、時に非垞に難解なもの。そう、倚くの人にずっお、数孊の蚌明は高い壁のように感じられるかもしれたせん。そしお、その蚌明をコンピュヌタに任せる「圢匏的定理蚌明」の䞖界は、さらに専門的で䞀般には銎染みが薄い分野です。

しかし今、この閉ざされた䞖界に、倧芏暡蚀語モデル（LLM）が倧きな倉革をもたらそうずしおいたす。DeepSeek-AIが発衚した「DeepSeek-Prover-V2」は、たさにその最前線に立぀存圚です。

筆者がこの蚘事を曞こうず思ったのは、このDeepSeek-Prover-V2が、単なる新しいAIモデルの登堎にずどたらず、AIの掚論胜力そのものを次のレベルに匕き䞊げる可胜性を秘めおいるず感じたからです。特に、耇雑な問題をより小さな「サブゎヌル」に分解し、それを段階的に解決しおいくずいうアプロヌチは、人間の思考プロセスにも通じるものがあり、非垞に興味深く、将来的なAIの進化を考える䞊で瀺唆に富んでいたす。

この蚘事を読者の皆様には、ぜひ技術的な詳现だけでなく、AIがどのようにしお難解な数孊の壁に挑んでいるのか、そしおそれが私たちの瀟䌚や孊術研究にどのような圱響を䞎えうるのか、ずいう広い芖点から読み進めおいただきたいず考えおいたす。最新のAI技術が拓く知の䞖界を、䞀緒に探求しおいきたしょう。

コラム：蚌明ず筆者

筆者は倧孊で数孊を専攻しおいたわけではありたせんが、厳密な論理を積み䞊げお真理に到達する「蚌明」ずいう行為には、䞀皮の厇高さすら感じおいたした。しかし、自分でペンを持っお蚌明を曞き出すず、たった䞀行の飛躍に䜕時間も悩んだり、些现なミスで党䜓が厩壊したりず、その難しさを痛感したものです。AIがこの蚌明のプロセスを支揎、あるいは代替できるようになるずいうのは、圓時の筆者からすれば想像も぀かないSFのような話でした。技術の進歩は本圓に驚異的ですね。

はじめに

この蚘事では、DeepSeek-AIによっお開発された最新のオヌプン゜ヌス倧芏暡蚀語モデル「DeepSeek-Prover-V2」に぀いお詳しく解説したす。

DeepSeek-Prover-V2は、特に圢匏的定理蚌明（Formal Theorem Proving）の分野で画期的な成果を䞊げおいたす。その栞心技術は、耇雑な数孊的問題をより管理しやすい䞀連の「サブゎヌル」に分解する胜力ず、その過皋で埗られるデヌタを甚いた匷化孊習（Reinforcement Learning）の組み合わせにありたす。このアプロヌチにより、埓来のAIモデルでは困難だった高床な数孊的掚論が可胜ずなりたした。

DeepSeek-Prover-V2は、ミニF2F怜蚌ベンチマヌクで88.9%ずいう高い合栌率を達成し、神経定理蚌明（Neural Theorem Proving）においお最先端（SoTA: State-of-the-Art）のパフォヌマンスを瀺しおいたす。たた、AIMEや教科曞の問題を圢匏化した独自のベンチマヌク「ProverBench」も公開しおおり、その評䟡範囲は高校レベルから倧孊レベルたで倚岐にわたりたす。

本蚘事では、このモデルの技術的な抂芁、開発プロセス、評䟡結果、そしおそれが数孊やAI研究にもたらす意矩に぀いお掘り䞋げおいきたす。たた、Hacker Newsなどのコミュニティで寄せられた様々な芖点や議論も玹介し、DeepSeek-Prover-V2の朜圚的な圱響や今埌の展望に぀いおも考察を行いたす。

コラム：SoTAっおすごい？

技術論文や発衚でよく聞く「SoTA (State-of-the-Art)」ずいう蚀葉。これは「珟時点で最も優れた成果」ずいう意味ですが、技術の進化は本圓に速いので、SoTAの座はすぐに別の技術に取っお代わられたす。DeepSeek-Prover-V2も今日のSoTAかもしれたせんが、明日にはさらに優れたモデルが登堎するかもしれたせん。このスピヌド感もたた、AI研究の面癜さの䞀぀ですね。

次に：なぜこの研究が必芁か

では、なぜDeepSeek-Prover-V2のような、AIによる圢匏的定理蚌明の研究が必芁なのでしょうか？ その理由は耇数ありたす。

  1. 数孊研究の加速: 珟代数孊はたすたす高床化・抜象化しおおり、人間の手による蚌明は膚倧な時間ず劎力を芁したす。AIが蚌明プロセスを支揎するこずで、新たな定理の発芋や蚌明の怜蚌が加速され、数孊研究党䜓の進歩に貢献できたす。
  2. ゜フトりェア・ハヌドりェアの信頌性向䞊: 圢匏的定理蚌明は、プログラムやハヌドりェア蚭蚈の正しさを数孊的に蚌明するために甚いられたす。AIによる蚌明胜力の向䞊は、より耇雑なシステムやアルゎリズムの安党性を保蚌する䞊で䞍可欠ずなりたす。䟋えば、金融システムの゜フトりェアや自動運転車の制埡システムなど、高い信頌性が求められる分野ぞの応甚が期埅されたす。
  3. AIの掚論胜力の限界突砎: 埓来のLLMは、テキスト生成や情報怜玢には優れおいたしたが、厳密な論理的掚論、特に倚段階にわたる耇雑な掚論には限界がありたした。数孊の蚌明は、非垞に厳密で䜓系的な掚論の兞型䟋です。DeepSeek-Prover-V2が瀺すようなサブゎヌル分解ず匷化孊習を組み合わせたアプロヌチは、AIがより高床で信頌性の高い掚論胜力を獲埗するための重芁な䞀歩ずなりたす。
  4. 人間ずAIの協働の深化: AIが数孊的な掚論や蚌明の䞀郚を担うこずで、数孊者はより創造的なアむデアの探玢や、より高レベルな抂念の構築に集䞭できるようになりたす。AIは単なるツヌルではなく、人間の思考を拡匵し、新たな発芋ぞず導くパヌトナヌずなりうるのです。
  5. 教育ぞの応甚: 圢匏化された蚌明プロセスをAIが生成・解説するこずで、孊生が厳密な論理的思考や蚌明の構造を理解する助けになる可胜性がありたす。

このように、DeepSeek-Prover-V2のような研究は、数孊ずいう孊術分野に留たらず、技術、教育、そしおAI自身の進化ずいう幅広い偎面においお、極めお重芁な意矩を持぀のです。この研究は、AIが単なる知識の集積やパタヌン認識を超え、真に「理解」し、「掚論」する胜力を獲埗するための、挑戊的な詊みず蚀えるでしょう。

コラム：バグのない䞖界は可胜か？

゜フトりェア開発の䞖界では「バグは避けられないもの」ず諊められがちです。しかし、圢匏的定理蚌明を培底的に行えば、理論䞊はバグをれロに近づけるこずができたす。AIがその匷力な蚈算力で蚌明プロセスを担うようになれば、より耇雑な゜フトりェアやハヌドりェアでも「正しさ」を保蚌するこずが可胜になるかもしれたせん。それは、私たちがより安心しお技術を利甚できる未来に繋がる、倢のような話です。

DeepSeek-Prover-V2：モデル抂芁ずその革新性

再垰的蚌明怜玢を通じたコヌルドスタヌト掚論デヌタの合成

DeepSeek-Prover-V2のコアずなる技術の䞀぀は、再垰的蚌明怜玢（Recursive Proof Search）です。これは、DeepSeek-V3ずいう高性胜なLLMを掻甚しお行われたす。

埓来のAIによる蚌明詊行では、倚くの堎合、蚌明党䜓を䞀床に生成しようずするか、比范的単玔なステップを繰り返すこずが䞻流でした。しかし、耇雑な定理の蚌明は、しばしば耇数の補題（より小さな蚌明可胜なステヌトメント）に分解し、それらを順に蚌明しおいく階局的な構造を持ちたす。

DeepSeek-Prover-V2のアプロヌチは、この人間の蚌明プロセスにヒントを埗おいたす。DeepSeek-V3に察し、耇雑な定理をたず高レベルの「蚌明スケッチ」に分解するように促したす。このスケッチには、蚌明の䞻芁なステップや、必芁ずなるであろう䞭間的な結論（サブゎヌル）が含たれたす。

そしお、それぞれのサブゎヌルを圢匏化（Formalization）したす。圢匏化ずは、数孊的なステヌトメントや蚌明を、コンピュヌタが理解できる厳密な論理䜓系（この堎合はLean 4ずいう蚌明支揎系）の蚀葉に翻蚳する䜜業です。DeepSeek-V3は、蚌明スケッチの各ステップをLean 4のコヌドずしお生成する胜力も持ち合わせおいたす。

ここで重芁なのは、このプロセスが「再垰的」である点です。もし生成されたサブゎヌルがただ倧きい堎合、それをさらに小さなサブゎヌルに分解するずいうこずを繰り返したす。最終的に、各サブゎヌルは、比范的容易に蚌明可胜なサむズになりたす。

この小さなサブゎヌルの蚌明怜玢には、より蚈算コストの䜎い7Bモデル（DeepSeek-Prover-V2-7B）が䜿甚されたす。すべおの分解されたステップの蚌明が成功したら、それらを組み合わせお元の問題に察する完党な圢匏的蚌明を構築したす。

この再垰的な分解ず圢匏化、そしお蚌明怜玢のパむプラむン党䜓が、コヌルドスタヌトデヌタセット（Cold Start Dataset）を構築するために利甚されたす。このデヌタセットには、元の問題、DeepSeek-V3による思考の連鎖（非公匏な掚論プロセス）、そしおそれに察応する完党な圢匏的蚌明が含たれたす。これは、AIが人間のように段階的に問題を分解し、論理的に思考するプロセスを孊習するための貎重なデヌタずなりたす。

合成コヌルドスタヌトデヌタによる匷化孊習

コヌルドスタヌトデヌタセットが構築された埌、DeepSeek-Prover-V2のトレヌニングの次の段階ずしお、匷化孊習（Reinforcement Learning）が実行されたす。これは、モデルの掚論胜力、特に非公匏な掚論ず圢匏的な蚌明構築の間のギャップを埋める胜力をさらに匷化するためのものです。

たず、7Bモデルでは盎接解けなかった難しい問題の䞭から、すべおの分解されたサブゎヌルは解決できたものの、元の問題の゚ンドツヌ゚ンドの蚌明はただ生成できおいないサブセットを遞び出したす。これらの問題に察しお、解決枈みのサブゎヌルの蚌明を構成するこずで、完党な圢匏的蚌明を䜜成したす。

この完成した圢匏的蚌明は、DeepSeek-V3が生成した思考の連鎖（CoT: Chain of Thought）ず組み合わされたす。このペアは、モデルが「このように考えれば、このように圢匏的に蚌明できる」ずいう察応関係を孊習するための教垫信号ずなりたす。これにより、非公匏な（人間的な）掚論プロセスず、厳密な圢匏化・蚌明構築ずの間の䞀貫した統合が実珟されたす。

匷化孊習の段階では、この合成されたデヌタ䞊で、蚌明者モデル（Prover Model）をファむンチュヌニングしたす。報酬信号ずしおは、生成された蚌明ステップや最終的な蚌明が「正しいか誀りか」ずいう二倀フィヌドバック（Binary Feedback）が䞻な圢匏ずしお䜿甚されたす。

この匷化孊習プロセスを通じお、モデルはより効率的に、そしおより正確に、耇雑な定理の蚌明を生成できるようになりたす。

評䟡結果：神経定理蚌明における最先端パフォヌマンス

これらの革新的な技術により、DeepSeek-Prover-V2は神経定理蚌明の分野で目芚たしい成果を達成したした。

  • miniF2F 怜蚌ベンチマヌク: DeepSeek-Prover-V2-671Bモデルは、miniF2F怜蚌ベンチマヌクにおいお、驚異的な88.9%の合栌率を達成したした。これは、この分野における以前の最先端の結果を倧きく䞊回るものです。miniF2Fは、様々な数孊競技䌚や教科曞から集められた定理をLean 4で圢匏化したベンチマヌクであり、モデルの汎甚的な蚌明胜力を枬る䞊で非垞に重芁です。
  • PutnamBench: さらに、より難易床の高い数孊競技䌚であるPutnam Competitionの問題を圢匏化したPutnamBenchにおいおも、658問䞭49問を解決したした。これは合栌率ずしおは玄7%ですが、Putnam Competitionの問題は人間の数孊者にずっおも非垞に難しく、AIがこのレベルの問題を解決できるようになったこず自䜓が倧きな進歩ず蚀えたす。（Hacker Newsのコメントでは、この数字の䜎さに察する蚀及もありたしたが、以前のSoTAモデルず比范しお顕著な改善であるこずは泚目に倀したす）

DeepSeek-Prover-V2によっお生成されたminiF2Fデヌタセット甚の蚌明は、こちらからZIPアヌカむブずしおダりンロヌドできたす。

コラム：数孊者もAIも難しい？

Putnam Competitionは、党米の倧孊生を察象にした非垞にレベルの高い数孊競技䌚です。ここでは、単に蚈算ができるだけでなく、創造的な発想や深い掞察力が求められたす。AIがこのような問題を49問も解けたずいうのはすごいこずですが、同時に、人間の数孊者が持぀発想力の壁はただ厚いずも蚀えたす。AIず人間の知性の違いや共通点に぀いお考えさせられたすね。

ProverBench: 新たなベンチマヌクデヌタセット

DeepSeek-AIは、DeepSeek-Prover-V2の開発ず評䟡のために、独自のベンチマヌクデヌタセット「ProverBench」を公開したした。ProverBenchは合蚈325問で構成されおおり、以䞋のような特城がありたす。

  • AIMEからの問題 (15問): 最近のAIMEコンテスト（AIME 24および25）で出題された数論および代数の問題を圢匏化したものです。AIME（American Invitational Mathematics Examination）は、高校生を察象ずした数孊競技䌚ですが、その難易床は非垞に高く、高床な問題解決胜力が求められたす。これにより、AIが実際の競技䌚レベルの問題に察凊できるかを評䟡できたす。
  • 教科曞からの問題 (310問): 厳遞された教科曞の䟋題や教育チュヌトリアルから抜出された問題です。数論、初等代数、線圢代数、抜象代数、埮積分、実解析、耇玠解析、関数解析、確率ずいった幅広い数孊分野をカバヌしおいたす。これにより、AIの蚌明胜力が特定の競技䌚に特化するのではなく、様々な分野の基瀎的な定理や問題に適甚できるかを評䟡できたす。

ProverBenchの構成は以䞋の通りです。


゚リア	カりント
AIME 24&25	15
数論	40
初等代数	30
線型代数	50
抜象代数	40
埮積分	90
実解析	30
耇玠解析	10
関数解析	10
確率	10
合蚈	325

このProverBenchは、高校レベルの競技数孊から孊郚レベルの数孊たで、より包括的な評䟡を可胜にするように蚭蚈されおいたす。研究者や開発者は、このベンチマヌクを利甚しお、新しい蚌明モデルの性胜を評䟡したり、特定の数孊分野におけるAIの胜力を比范したりするこずができたす。

ProverBenchデヌタセットはこちらからダりンロヌドできたす。

コラム：ベンチマヌクはAIの通知衚？

AIモデルの性胜を枬る䞊で、ベンチマヌクは非垞に重芁です。様々な分野の「テスト」を甚意しお、AIがどれだけ解けるかでその胜力を評䟡したす。ProverBenchのように、難易床や分野が偏りなく蚭定されおいるベンチマヌクがあるず、モデルの埗意・䞍埗意や、どの郚分を改善すべきかが分かりやすくなりたす。AIの進化は、こうしたベンチマヌクの進化ずずもにあるず蚀えるでしょう。

モデルずデヌタセットのダりンロヌド、Quick Start

DeepSeek-Prover-V2は、研究コミュニティや開発者が利甚できるように、オヌプン゜ヌスモデルずしお公開されおいたす。

以䞋の2぀のモデルサむズが利甚可胜です。

  • DeepSeek-Prover-V2-7B: 70億パラメヌタのモデルです。DeepSeek-Prover-V1.5-Baseをベヌスずしおおり、最倧32Kトヌクンの拡匵コンテキスト長をサポヌトしおいたす。比范的軜量であるため、実隓や個人の研究に適しおいたす。
  • DeepSeek-Prover-V2-671B: 6710億パラメヌタのモデルです。DeepSeek-V3-Base䞊でトレヌニングされおおり、より高いパフォヌマンスを発揮したす。倧芏暡な蚈算リ゜ヌスが必芁ずなりたす。

どちらのモデルも、Hugging Faceのモデルハブからダりンロヌドしお利甚できたす。


モデル	ダりンロヌド
Deepseek-prover-v2-7b	🀗 HuggingFace
Deepseek-prover-v2-671b	🀗 HuggingFace

たた、評䟡に䜿甚されたProverBenchデヌタセットもHugging Faceで公開されおいたす。


デヌタセット	ダりンロヌド
DeepSeek-proverベンチ	🀗 HuggingFace

Quick Start：モデルを䜿っお蚌明を生成しおみよう

Hugging Faceのtransformersラむブラリを䜿甚すれば、DeepSeek-Prover-V2を比范的簡単に䜿甚できたす。

以䞋に、miniF2Fデヌタセットから問題を遞んで蚌明を生成する基本的なPythonコヌド䟋を瀺したす。

Lean 4 コヌド生成䟋 

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import time

torch.manual_seed(30)

model_id = "deepseek-ai/deepseek-prover-v2-7b" # たたは "deepseek-ai/deepseek-prover-v2-671b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

formal_statement = """
import mathlib
import aesop

set_option maxHeartbeats 0

open BigOperators Real Nat Topology Rat

/-- The positive difference between $120\%$ of 30 and $130\%$ of 20 is 10. Show that. -/
theorem mathd_algebra_10 : abs ((120 : R) / 100 * 30 - 130 / 100 * 20) = 10 := by
  sorry
"""
prompt = """
Complete the following Lean 4 code:

```lean4
{}


Before writing the Lean 4 code to formally prove the given theorem, please provide a detailed proof plan outlining the main steps and strategies. The plan should focus on the key ideas, intermediate lemmas, and proof structure that will guide the construction of the final formal proof.
""".strip()

chat = [{"role": "user", "content": prompt.format(formal_statement)},]

GPUを䜿甚する堎合 (必芁に応じおデバむスマップを調敎)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
CPUのみの堎合 (遅い可胜性がありたす)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")

start = time.time()
output = model.generate(inputs, max_new_tokens=8192)
print(tokenizer.batch_decode(output))
print(time.time() - start)

このコヌドでは、たずHugging Faceからモデルずトヌクナむザヌをロヌドしたす。次に、蚌明したい数孊的なステヌトメントをLean 4のコヌド（未完成の郚分にsorryず蚘述）ずプロンプトずしお䞎えたす。プロンプトには、モデルに蚌明蚈画ずコヌドを生成させるよう指瀺を含めたす。モデルは入力に基づいお応答を生成し、その䞭にLean 4の蚌明コヌドが含たれるこずが期埅されたす。

DeepSeek-Prover-V2-671BはDeepSeek-V3ず同じアヌキテクチャを共有しおおり、利甚方法の詳现はHugging FaceのDeepSeek-V3ドキュメントも参考にしおください。

コラム：Lean 4っおどんな蚀語？

Lean 4は、数孊の蚌明をコンピュヌタ䞊で蚘述・怜蚌するために蚭蚈された「蚌明支揎系（Proof Assistant）」です。プログラミング蚀語ず数孊的な蚘述が融合したようなもので、非垞に厳密な論理䜓系に基づいおいたす。Lean 4で蚌明を曞くのは、普通のプログラミングずはたた違った難しさがありたすが、䞀床蚌明が曞ければ、その正しさはコンピュヌタによっお完党に保蚌されたす。DeepSeek-Prover-V2は、このLean 4のコヌドを生成できるずいうのがすごいずころです。

その他の囜における圱響、及び教蚓

DeepSeek-Prover-V2のようなAIによる圢匏的定理蚌明の進歩は、日本以倖の囜々、特に数孊研究や情報科孊研究が盛んな囜々に倧きな圱響を䞎えるず考えられたす。

たず、孊術研究の分野では、欧米を䞭心に圢匏的定理蚌明の研究コミュニティが掻発に掻動しおいたす。DeepSeek-Prover-V2のような高性胜なAIモデルの登堎は、圌らの研究ツヌルずしおの蚌明支揎系の胜力を飛躍的に向䞊させたす。これにより、より耇雑な数孊的構造の探玢や、これたで圢匏化が困難だった理論の怜蚌が進むでしょう。特に、コンピュヌタ科孊の基瀎理論、暗号理論、分散システムなどの分野で、理論の正圓性保蚌のレベルが䞀段ず匕き䞊げられる可胜性がありたす。

産業界においおは、特に欧米の倧手テック䌁業を䞭心に、゜フトりェアの信頌性やセキュリティに察する関心が高たっおいたす。圢匏的怜蚌（Formal Verification）は、これらの課題を解決する匷力な手段ですが、専門知識を持぀人材ず膚倧なコストが必芁でした。AIによる蚌明自動化が進めば、より倚くの䌁業がこの技術を導入できるようになり、結果ずしおより安党で信頌性の高い゜フトりェア補品やサヌビスが生たれるこずに繋がりたす。

たた、AI開発自䜓ぞの教蚓ずしおは、DeepSeek-Prover-V2が採甚した「サブゎヌル分解」ず「匷化孊習」ずいうアプロヌチが、他のドメむンにおける耇雑な掚論問題にも応甚可胜であるずいう点が挙げられたす。䟋えば、耇雑なコヌディングタスク、科孊的仮説の生成・怜蚌、あるいは法埋文曞の分析など、倚段階の論理的思考が必芁な堎面で、同様のアヌキテクチャや孊習手法が有効である可胜性が瀺唆されたす。Hacker Newsのコメントでも、このサブゎヌル分解のアむデアが゜フトりェア開発やロボティクスぞの応甚可胜性に぀いお蚀及されおいたした。

ただし、これらの技術が広く普及し、真に圹立぀ようになるたでには、ただ倚くの課題が残されおいたす。䟋えば、AIが生成した蚌明の「解釈可胜性」（人間が理解できる圢に倉換するこず）、蚌明支揎系ずの連携の容易さ、そしお蚈算リ゜ヌスのコストなどです。他の囜々は、これらの課題を克服するために、産孊連携で研究開発を進めおいくこずになるでしょう。

コラム：AI、コヌドも曞く？

Hacker Newsのコメントに「ピヌナッツバタヌずれリヌのサンドむッチの䜜り方をXXペヌゞの文曞にする」ずいう工孊コヌスの䟋えがありたした。DeepSeek-Prover-V2のサブゎヌル分解胜力は、たさにこのような现かい手順ぞの分解に応甚できそうです。数孊の蚌明だけでなく、゜フトりェアの蚭蚈やロボットぞの指瀺生成など、様々なタスクをAIが分解・実行できるようになる未来は、もうそこたで来おいるのかもしれたせん。

日本における圱響、及び教蚓

DeepSeek-Prover-V2のようなAIによる圢匏的定理蚌明技術の進歩は、日本にも確実に圱響を䞎えるでしょう。

日本の数孊研究コミュニティは䞖界的に芋おもレベルが高いですが、圢匏的定理蚌明や蚌明支揎系の利甚は、欧米ほど䞀般的ではないかもしれたせん。DeepSeek-Prover-V2のような powerful なツヌルが登堎するこずで、日本の数孊者もこれらの技術に觊れる機䌚が増え、研究手法の倚様化が進む可胜性がありたす。特に、若手研究者にずっおは、新たな研究ツヌルずしおAIを掻甚するスキルが重芁になるかもしれたせん。

産業界においおは、自動車、ロボティクス、金融システムなど、高い信頌性が求められる分野で日本の䌁業は匷みを持っおいたす。これらの分野で圢匏的怜蚌の必芁性は認識されおいたすが、導入のハヌドルは高い珟状がありたす。AIによる蚌明自動化技術が実甚化されれば、日本の産業界もこの技術を掻甚し、補品やサヌビスの安党性をさらに高めるこずができるでしょう。これは、囜際競争力を維持・向䞊させる䞊で重芁な芁玠ずなりたす。

AI開発の芳点からは、DeepSeek-Prover-V2の成功から孊ぶべき教蚓は倚いです。特に、耇雑なタスクを分解するアプロヌチや、生成されたデヌタを甚いた匷化孊習の有効性は、日本のAI研究開発においおも参考にすべき点です。日本独自の匷み（䟋えば、特定の分野の専門知識や、きめ现やかなデヌタ䜜成胜力など）ずAI技術を組み合わせるこずで、䞖界に通甚するナニヌクなAIモデルを生み出す可胜性がありたす。

䞀方で、課題もありたす。圢匏的定理蚌明や蚌明支揎系に関する専門家はただ倚くありたせん。AI技術ずこれらの分野の専門知識を兌ね備えた人材育成が急務ずなりたす。たた、AIが生成した圢匏的蚌明を日本の数孊者や゚ンゞニアが理解し、掻甚するための教育やツヌルの敎備も必芁です。

DeepSeek-Prover-V2の登堎は、日本がこの分野で埌れを取らないためにも、研究開発ぞの投資、人材育成、囜際連携などを加速させるべきだずいうメッセヌゞずしお受け止めるこずができるでしょう。

コラム：日本の数孊教育ずAI

日本の数孊教育は、蚈算力や定型的な問題解決胜力の育成には長けおいたすが、論理的な「蚌明」を深く理解し、蚘述する胜力に぀いおは、もう少し力を入れる䜙地があるかもしれたせん。もしAIが蚌明プロセスを「芋える化」したり、様々な蚌明の䟋を瀺しおくれたりするようになれば、日本の数孊教育も倉わる可胜性がありたす。AIは教育珟堎でも匷力なツヌルになりうるのです。

この蚘事に察しお疑問点はないか？倚角的芖点はないか？

DeepSeek-Prover-V2の成果は目芚たしいものですが、いく぀かの疑問点や倚角的な芖点からの怜蚎も必芁です。

  1. 「理解」しおいるのか、それずも「暡倣」なのか？ DeepSeek-Prover-V2は耇雑な蚌明を生成できたすが、AIが数孊的な抂念や掚論の構造を人間のように「理解」しおいるず蚀えるのでしょうか？ それずも、倧量のデヌタからパタヌンを孊習し、それに基づいお尀もらしい蚘号列（蚌明コヌド）を生成しおいるだけなのでしょうか？ この哲孊的な問いは、AIの知性そのものに関わる根本的な問題です。
  2. 生成された蚌明の信頌性: AIが生成した圢匏的蚌明は、最終的に蚌明支揎系によっお怜蚌されたす。しかし、AIが誀ったサブゎヌル分解をしたり、怜蚌系が認識できないような奇劙な蚌明ステップを生成したりする可胜性はないのでしょうか？ AIの誀りを人間が怜出し、修正するプロセスはどれだけ効率的になるのでしょうか？
  3. 新しい数孊の発芋は可胜か？ DeepSeek-Prover-V2は既存の定理を蚌明するこずに長けおいたすが、ただ蚌明されおいない未知の定理を発芋したり、党く新しい数孊的な抂念を生み出したりするこずはできるのでしょうか？ あるいは、人間の数孊者が発芋したアむデアを圢匏化する手助けに留たるのでしょうか？
  4. ベンチマヌクの限界: miniF2FやProverBenchは優れたベンチマヌクですが、圢匏的定理蚌明の䞖界は広倧です。これらのベンチマヌクで高い性胜を瀺すこずが、あらゆる皮類の数孊的問題に察する汎甚的な蚌明胜力を保蚌するずは限りたせん。特定の構造を持぀問題には匷いが、別のタむプの問題には匱い、ずいった偏りはないのでしょうか？
  5. 蚈算リ゜ヌスの問題: 671Bパラメヌタのモデルは、非垞に倧きな蚈算リ゜ヌスを必芁ずしたす。これは、誰もが自由にこのモデルを利甚しお高床な蚌明を行えるわけではないこずを意味したす。AIによる蚌明支揎が䞀郚の限られた研究者や䌁業のものになる、ずいう栌差を生む可胜性はないでしょうか？
  6. オヌプン゜ヌス性の議論: DeepSeek-Prover-V2は「オヌプン゜ヌス倧芏暡蚀語モデル」ず銘打たれおいたすが、Hacker Newsのコメントにもあったように、その実態は「オヌプンりェむト」に留たる可胜性が指摘されおいたす。モデルの重みだけでなく、孊習デヌタや孊習パむプラむンの詳现が公開されなければ、真の意味でのオヌプンな研究開発や再珟性は難しいかもしれたせん。

これらの疑問点は、DeepSeek-Prover-V2の成果を正しく評䟡し、今埌のAIず圢匏的定理蚌明の研究が進むべき方向性を議論する䞊で重芁な芖点ずなりたす。AIの胜力を過倧評䟡するこずなく、その限界や課題も螏たえお議論を進めるこずが賢明でしょう。

コラム：AIは「矎しさ」を理解するか？

数孊者は、蚌明の「矎しさ」を評䟡するこずがありたす。簡朔で掞察に満ちた蚌明は、長く耇雑な蚌明よりも高く評䟡される傟向がありたす。AIが生成する蚌明は、人間にずっお「矎しい」ず感じられるものになるのでしょうか？ それずも、コンピュヌタが効率的に怜蚌できるだけの、無味也燥な蚘号の矅列になるのでしょうか？ AIが数孊の審矎県を獲埗するかどうかは、非垞に興味深い問いです。

この蚘事に察しお予枬されるネットの反応（RedditやHackerNewsのような）ず反論

DeepSeek-Prover-V2のような技術発衚に察しお、RedditやHacker Newsずいった技術コミュニティでは、以䞋のような様々な反応が予枬されたす。

予枬されるコメント䟋1:

"Subgoal decomposition is totally intuitive! This feels like how junior engineers are taught to break down complex projects. No reason this can't be applied to coding problems too." （サブゎヌル分解は完党に盎感的だ！これは新米゚ンゞニアが耇雑なプロゞェクトを分解するように教えられるのず䌌おる。これがコヌディングの問題にも応甚できない理由はないね。）
反論:

その通りです。耇雑なタスクを小さな管理可胜なステップに分解するずいう考え方は、数孊の蚌明だけでなく、プログラミングや他の倚くの問題解決ドメむンにも共通する普遍的な戊略です。DeepSeek-Prover-V2の成功は、このアプロヌチがAIの掚論胜力向䞊に有効であるこずを匷く瀺唆しおいたす。実際に、AI゚ヌゞェントの研究では、既にタスク分解が重芁な芁玠ずしお取り入れられおいたす。ただし、数孊の蚌明における分解は、厳密な論理的䟝存関係に基づいお行われる必芁があるため、䞀般的なタスク分解よりもさらに高床な論理的掚論胜力が求められたす。コヌディングぞの応甚には、ドメむン固有の知識やツヌルずの連携がさらに必芁になるでしょう。

予枬されるコメント䟋2:

"Getting to ~70+ individual steps for taking out the trash? That feels like a manual for infiltrated aliens! 'How to Pass as a Human, Vol. I'" （ゎミ出しのために個別ステップが70以䞊？たるで朜入した゚むリアンのマニュアルみたいだ！「人間ずしお通甚する方法、第1å·»」っお感じ。）
反論:

これはHacker Newsの具䜓的なコメントからの匕甚ですね。確かに、AIがタスクを極限たで现分化するず、人間にずっおは自明すぎるステップが倧量に生成され、滑皜に芋えるこずがありたす。しかし、これはAIがただ人間の垞識や「自明さ」の感芚を持っおいないこずの衚れずも蚀えたす。蚌明支揎系における圢匏化も同様で、人間なら省略する倚くの自明なステップを厳密に蚘述する必芁がありたす。AIが人間の感芚に寄り添った、適切な粒床でタスクや蚌明を分解できるようになるためには、さらなる研究が必芁です。ただし、ロボット制埡など、極めお詳现な手順が必芁な応甚分野では、この超詳现な分解胜力が圹立぀可胜性もありたす。

予枬されるコメント䟋3:

"Imo current models can already break things down into bite-sized pieces. The two limiters I see are 1) maintaining context of the overall task while wading in the weeds of subtasks and 2) getting agent coding tools that can actually handle the scale of running 50 small projects in sequence." （個人的には、珟圚のモデルでもすでに䞀口サむズに分解できるず思う。限界は2぀あっお、1) サブタスクの现かい郚分に入り蟌みながら、党䜓タスクのコンテキストを維持するこず、2) 連続しお50の小さなプロゞェクトを実行できる芏暡を実際に扱える゚ヌゞェントコヌディングツヌルを手に入れるこずだ。）
反論:

この意芋も非垞に的を埗おいたす。タスクを分解するこず自䜓は可胜でも、分解された個々のステップを解決し、それらを組み合わせお元の耇雑なタスクを完了させるには、党䜓的な目暙を芋倱わない胜力（コンテキスト維持）ず、各ステップを実行・怜蚌するための効果的なツヌル（゚ヌゞェントツヌル）が必芁です。DeepSeek-Prover-V2が匷化孊習を通じお蚌明の統合胜力を高めおいるのは、たさにこの「分解されたピヌスを元に戻す」課題ぞの取り組みず蚀えたす。AI゚ヌゞェントの研究も掻発に進んでおり、これらの技術の融合が今埌の倧きな進歩に繋がるでしょう。

予枬されるコメント䟋4:

"How likely is it that DeepSeek's training data included the answers to the Putnam problems?" （DeepSeekのトレヌニングデヌタにPutnamの問題の解答が含たれおいる可胜性はどのくらいあるだろうか？）
反論:

これはAIモデルのベンチマヌク評䟡においお垞に مطرحされる重芁な懞念です。研究チヌムは通垞、ベンチマヌク問題やその解答がトレヌニングデヌタに含たれおいないこずを確認するために努力したすが、倧芏暡なデヌタセットでは完党に排陀するこずは困難な堎合がありたす。ただし、Putnam Competitionの問題は非垞に難しく、圢匏化された解答が広く公開されおいるわけではありたせん。DeepSeek-Prover-V2がPutnamBenchで49問解決できたのは、単に解答を蚘憶しおいたからではなく、問題を芋おから蚌明を「生成」する胜力によるものず考えられたす。たた、研究論文でその手法が公開されおいる以䞊、デヌタセットの重耇に぀いおも䞀定の説明が期埅されたす。今埌の研究では、より透明性の高いデヌタセット構築や評䟡プロセスの確立が求められるでしょう。

このように、Hacker Newsなどでは、技術的な偎面、応甚可胜性、哲孊的な疑問、実甚䞊の課題など、倚岐にわたる議論が亀わされおいたす。これらの議論は、技術の進歩を促進する䞊で非垞に有益であり、AI開発者が向き合うべき課題を浮き圫りにしおいたす。

コラム：ネットの反応は玉石混亀

ネット䞊の技術系コミュニティのコメントは、専門家による鋭い掞察から、玠朎な疑問、時には的倖れな意芋たで様々です。しかし、これらの生の声の䞭には、研究者が気づかなかった芖点や、技術の普及を劚げる隠れたハヌドルに぀いおのヒントが含たれおいるこずもありたす。特に、AIのように瀟䌚ぞの圱響が倧きい技術に぀いおは、倚様なバックグラりンドを持぀人々の反応に耳を傟けるこずが重芁だず筆者は考えたす。

結論：AIが織りなす数理宇宙、そしお未螏の研究領域

DeepSeek-Prover-V2の登堎は、AIが圢匏的定理蚌明ずいう、人間にずっおも最も知的で厳密な掻動の䞀぀においお、か぀おないレベルの胜力を獲埗したこずを瀺しおいたす。耇雑な問題をサブゎヌルに分解し、再垰的に蚌明を探玢・合成するアプロヌチ、そしお合成デヌタを甚いた匷化孊習は、AIの掚論胜力を根本的に向䞊させる可胜性を秘めおいたす。

さお、ここでやや突飛な論理を展開しおみたしょう。もしAIが人間の数孊者を凌駕する蚌明胜力を持぀に至ったずき、䜕が起こるでしょうか？ あるいは、AIがあたりにも高床な、人間には理解できない圢匏的蚌明を生成し始めたら？

これは、数孊ずいう孊問そのもののあり方を問い盎すこずになるかもしれたせん。数孊は、人間が理解し、共有し、発展させおきた知識䜓系です。もしAIが生成する蚌明が人間には远えないほど耇雑だったり、䜿甚する抂念が人間的な盎感ず乖離しおいたりする堎合、私たちはそれを「æ•°å­Š」ずしお受け入れるこずができるのでしょうか？ AIは、人類の知性ずは異なる原理に基づく、独自の数理宇宙を構築し始めるのかもしれたせん。

このような未来を考えるず、今埌どのような研究が望たれるかが芋えおきたす。

  1. 可読性ず解釈可胜性の向䞊: AIが生成した圢匏的蚌明を、人間が理解しやすい圢に倉換・解説する技術の研究が必芁です。単に正しいだけでなく、「なぜ正しいのか」ずいう掞察を䞎えおくれるAIが理想的です。
  2. 人間ずAIのハむブリッドシステム: AIにすべおを任せるのではなく、人間の数孊者が盎感や創造性を発揮し、AIが厳密な怜蚌や耇雑な蚈算を担圓する、緊密な協働システムの研究が重芁になりたす。
  3. 新しい数孊的抂念の発芋: AIが既存の定理を蚌明するだけでなく、未知の数孊的構造や抂念を提案する胜力を開発する研究です。これは、数孊研究のフロンティアを拡倧するこずに盎接貢献したす。
  4. AIによる数孊的盎感のモデリング: 数孊者が持぀「ひらめき」や「盎感」ずいった、圢匏論理だけでは捉えきれない思考プロセスをAIがどの皋床暡倣・獲埗できるかの研究も興味深いでしょう。

これらの研究がなされれば、その圱響は蚈り知れたせん。数孊の新たな倧発芋がAIによっおもたらされ、それが物理孊、情報科孊、さらには哲孊ずいった他分野にも波及する可胜性がありたす。たた、AIが高床な論理的思考を身に぀けるこずは、汎甚人工知胜（AGI）実珟に向けた重芁なステップずなるでしょう。

このDeepSeek-Prover-V2の研究は、圢匏的定理蚌明ずいう比范的新しい分野にAIの力が本栌的に投じられた、歎史的な䜍眮付けを持぀ず蚀えたす。これは、数孊がコンピュヌタず深く結び぀き始めた20䞖玀埌半の動き、䟋えば「四色問題」のコンピュヌタ蚌明や、蚌明支揎系の開発の歎史の䞊に成り立぀ものです。AIは、か぀お人間の思考を支揎するツヌルだったコンピュヌタを、自ら思考し、蚌明を生み出す存圚ぞず倉貌させようずしおいたす。

玀元前3侖简、ナヌクリッドは『原論』を著し、挔繹的な蚌明䜓系の瀎を築きたした。その厳密さは、2000幎以䞊にわたっお数孊を支えおいたす。AIによる蚌明は、この歎史的な営みに新たな䞀章を付け加えるこずになるでしょう。

物事の真理は、それを蚌明するこずによっお明らかにされる。
—— 叀代ギリシャの哲孊者（諞説あり）

AIは、この真理を探求する人類の旅においお、匷力な新たなコンパスずなるのかもしれたせん。

AIが　解きし蚌明（あかし）　数理の宇宙

人の知恵ず　織りなす未来

参考文献

甚語玢匕（アルファベット順）

  • Binary Feedback (二倀フィヌドバック): 行動（この堎合は生成された蚌明ステップなど）に察しお、正しいか誀りかずいった単玔な二぀の倀で䞎えられる報酬信号。匷化孊習で利甚される。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • CoT (Chain of Thought): 倧芏暡蚀語モデルが問題を解く過皋で、思考プロセスを蚀語化しお出力する手法。耇雑な掚論タスクの性胜を向䞊させる。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Cold Start Dataset (コヌルドスタヌトデヌタセット): モデルがただ十分な性胜を持っおいない初期段階で、特定のタスクを孊習させるために特別に収集たたは合成されたデヌタセット。DeepSeek-Prover-V2では、DeepSeek-V3による思考プロセスず圢匏化された蚌明を組み合わせお䜜成される。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Formal Theorem Proving (圢匏的定理蚌明): 数孊的な定理や蚌明を、コンピュヌタが怜蚌可胜な厳密な圢匏䜓系（論理孊に基づいた蚀語や芏則）を甚いお蚘述・怜蚌するこず。
    → 甚䟋: はじめに
  • Formalization (圢匏化): 数孊的なステヌトメントや蚌明を、コンピュヌタが理解できる厳密な圢匏䜓系（Lean 4など）の蚀葉に翻蚳する䜜業。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Lean 4: 数孊の蚌明をコンピュヌタ䞊で蚘述・怜蚌するための蚌明支揎系（Proof Assistant）。
    → 甚䟋: Quick Start
  • LLM (Large Language Model): 倧芏暡蚀語モデル。人間が話すような自然蚀語を理解し、生成するこずができるAIモデル。
    → 甚䟋: 序文
  • miniF2F: 様々な数孊競技䌚や教科曞から集められた定理をLean 4で圢匏化したベンチマヌクデヌタセット。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • MoE (Mixture of Experts): 倧芏暡蚀語モデルのアヌキテクチャの䞀぀で、入力に応じお耇数の「専門家」ず呌ばれる小さなネットワヌクの䞭から適切なものが遞択・組み合わされお凊理を行う。Hacker Newsのコメントで蚀及。
    → 甚䟋: 補足1
  • Neural Theorem Proving (神経定理蚌明): ニュヌラルネットワヌク（AIモデル）を甚いお、数孊的な定理の蚌明を自動的に生成したり、怜蚌したりする研究分野。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • ProverBench: DeepSeek-AIが公開した、AIMEや教科曞の問題を圢匏化した独自のベンチマヌクデヌタセット。
    → 甚䟋: ProverBench
  • PutnamBench: Putnam Competitionずいう高難易床数孊競技䌚の問題を圢匏化したベンチマヌクデヌタセット。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Recursive Proof Search (再垰的蚌明怜玢): 蚌明の察象ずなる問題をより小さなサブゎヌルに分解し、それぞれのサブゎヌルに察しお蚌明怜玢を行うプロセスを再垰的に繰り返す手法。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Reinforcement Learning (匷化孊習): ゚ヌゞェント（モデル）が環境ず盞互䜜甚し、報酬を最倧化するように行動を孊習する機械孊習手法。DeepSeek-Prover-V2では、合成デヌタを甚いおモデルの蚌明生成胜力を匷化する。
    → 甚䟋: はじめに
  • SoTA (State-of-the-Art): ある分野においお、珟時点で最も優れた成果たたは技術。
    → 甚䟋: モデル抂芁
  • Subgoal Decomposition (サブゎヌル分解): 耇雑な問題やタスクを、より小さく、より扱いやすい䞀連の䞭間的な目暙（サブゎヌル）に分割する問題解決戊略。数孊の蚌明では、䞻芁な定理を蚌明するために必芁な補題などを特定するプロセス。
    → 甚䟋: はじめに

補足1：甚語解説

本文䞭に登堎した専門甚語やマむナヌな略称に぀いお、さらに詳しく、かみ砕いお解説したす。

  • 圢匏的定理蚌明 (Formal Theorem Proving):
    数孊の定理を、人間の蚀葉ではなく、コンピュヌタが理解できる厳密な「圢匏䜓系」ずいうルヌルの䞭で蚌明するこずです。たるで、決められた蚘号ず文法のパズルを解くように、䞀歩䞀歩論理を積み䞊げおいきたす。この方法で曞かれた蚌明は、コンピュヌタが間違いなく正しいず怜蚌できたす。䟋えば、数孊の教科曞にある蚌明を、コンピュヌタ甚の蚀語に曞き盎すようなむメヌゞです。Wikipediaで「圢匏的蚌明」に぀いお詳しく芋る
  • Lean 4:
    数ある圢匏䜓系の䞀぀で、「蚌明支揎系」ず呌ばれるツヌルです。これは、数孊者がコンピュヌタの力を借りお圢匏的な蚌明を曞くのを助けおくれたす。Lean 4は、数孊の蚘述ずプログラミングが組み合わさったような独特の蚀語を䜿いたす。AIがこのLean 4のコヌドを生成できるずいうのは、AIが数孊の蚀語を話せるようになった、ず蚀い換えるこずもできたす。Wikipediaで「Lean (蚌明支揎系)」に぀いお詳しく芋る
  • サブゎヌル分解 (Subgoal Decomposition):
    倧きな問題を解決するために、たずそれを小さな䞭間目暙（サブゎヌル）に分割するこずです。䟋えば、「東京から倧阪たで行く」ずいう倧きな目暙があったら、「東京駅から新幹線に乗る」「京郜駅で乗り換える」「倧阪駅で降りる」ずいったサブゎヌルに分解するようなものです。数孊の蚌明では、蚌明したい倧きな定理を、先に蚌明しおおくず䟿利な小さな定理（補題）に分割するこずにあたりたす。DeepSeek-Prover-V2は、この分解をAI自身が行いたす。
  • 匷化孊習 (Reinforcement Learning):
    AIが、詊行錯誀を通じお孊習する方法の䞀぀です。䜕か行動を起こした結果、良い結果が埗られたら「報酬」を䞎え、悪い結果なら「眰」を䞎えるこずで、より良い行動を孊習しおいきたす。DeepSeek-Prover-V2では、AIが蚌明ステップを生成し、それが正しい（蚌明支揎系で怜蚌が通るなど）堎合に報酬を䞎えるこずで、より正確な蚌明を生成するように孊習させたす。ゲヌムでハむスコアを目指すAIず䌌た考え方です。Wikipediaで「匷化孊習」に぀いお詳しく芋る
  • コヌルドスタヌトトレヌニング (Cold Start Training):
    新しいモデルをれロから孊習させる、あるいは、特定のタスクに぀いおモデルが党く知識がない状態から孊習を開始させるこずです。DeepSeek-Prover-V2では、高性胜なDeepSeek-V3を䜿っお、たず数孊的な思考プロセスず圢匏化された蚌明のペアを倧量に「合成」し、これを初期の孊習デヌタ（コヌルドスタヌトデヌタセット）ずしお䜿いたす。
  • ProverBench, miniF2F, PutnamBench:
    これらはAIの定理蚌明胜力を評䟡するための「テスト問題集」（ベンチマヌクデヌタセット）です。ProverBenchはDeepSeek-AIが独自に䜜成したもので、AIMEや教科曞の問題を圢匏化したものです。miniF2Fは、様々な数孊競技䌚の問題を圢匏化した、この分野で広く䜿われおいるベンチマヌクです。PutnamBenchは、Putnam Competitionずいう非垞に難しい倧孊レベルの数孊競技䌚の問題を圢匏化した、さらに高難易床のベンチマヌクです。
  • MoE (Mixture of Experts):
    特に倧芏暡なAIモデルで䜿われる蚭蚈の䞀぀です。様々な分野の「専門家」（小さなニュヌラルネットワヌク）を甚意しおおき、䞎えられた入力（質問やタスク）に応じお、最も適した専門家、あるいは耇数の専門家を組み合わせお凊理を行いたす。これにより、モデル党䜓ずしお様々なタスクに効率的に察応できるようになりたす。

補足2：朜圚的読者のために

この蚘事をより倚くの読者に届けるためのキャッチヌなタむトル案、SNS共有甚のテキストなどを提案したす。

キャッチヌなタむトル案

  • AIが数孊界を震撌！DeepSeek-Prover-V2、難攻䞍萜の「蚌明」に挑む！🚀
  • サブゎヌル分解で芚醒！ DeepSeek-Prover-V2が拓くAI数孊の新境地💡
  • 【速報】DeepSeek-Prover-V2、圢匏的定理蚌明で歎史的成果！数孊者はどうなる？🀔
  • あなたも詊せる？DeepSeek-Prover-V2、AI定理蚌明モデル公開！#AI研究 #æ•°å­Š
  • AIは぀いに「æ•°å­Š」を理解したのか？ DeepSeek-Prover-V2の衝撃🎓

この蚘事に぀けるべきハッシュタグ案

#DeepSeekProverV2 #AI #定理蚌明 #圢匏化 #æ•°å­Š #LLM #機械孊習 #匷化孊習 #人工知胜 #研究 #テクノロゞヌ #Lean4 #ProverBench #ミニF2F #数孊研究 #コンピュヌタヌサむ゚ンス

SNS共有甚の120字以内のタむトルずハッシュタグの文章

【速報】DeepSeek-Prover-V2登堎！AIが数孊の難問蚌明に成功。サブゎヌル分解ず匷化孊習で圢匏的定理蚌明の壁を突砎！驚異の性胜。 #AI #定理蚌明 #æ•°å­Š

ブックマヌク甚タグ（80字以内）

[AI][æ•°å­Š][定理蚌明][DeepSeek][LLM][圢匏化][機械孊習][研究][Lean4]

この蚘事に察しおピッタリの絵文字

🧠📐✨🀖💡🚀🀯🎓🧩📊✍️💯🎉

この蚘事にふさわしいカスタムパヌマリンク案

deepseek-prover-v2-theorem-proving-ai
ai-formal-proof-deepseek-prover
deepseek-prover-v2-math-ai

補足3：想定問答

もしDeepSeek-Prover-V2に関する研究が孊䌚で発衚された際に想定される質疑応答をQ＆A方匏で蚘茉したす。

Q1: サブゎヌル分解はどのように自動的に行われるのですか？ 人間が介入する必芁はありたすか？

A1: 基本的には、DeepSeek-V3に察しお「この定理を蚌明するための高レベルな蚈画を、必芁な補題ずずもに瀺しおください」ずいったプロンプトを䞎えるこずで、モデル自身に分解を生成させたす。このプロセスは自動化されおいたすが、生成されたサブゎヌルが非効率だったり、誀っおいたりする堎合もありたす。珟時点では、生成された蚈画を人間がレビュヌし、必芁に応じお修正や誘導を行うこずで、より効率的か぀正確なデヌタ合成が可胜になりたす。将来的には、この自動分解の粟床をさらに向䞊させる研究が必芁です。

Q2: 合成デヌタによる匷化孊習は、どのようなデヌタを䜿甚しおいたすか？ 実際の人間が曞いた蚌明デヌタは利甚しおいたすか？

A2: 䞻に、DeepSeek-V3が生成した思考の連鎖ず、そこから導かれた圢匏的蚌明のペアを合成デヌタずしお利甚しおいたす。具䜓的には、7Bモデルでは解けなかった難しい問題に察し、分解されたサブゎヌルがすべお解決できたケヌスを遞び出し、それらを繋ぎ合わせお完党な蚌明を構築したす。実際の人間が曞いた非公匏な蚌明や圢匏的な蚌明デヌタも初期のトレヌニングには利甚しおいたすが、匷化孊習段階では、自己生成ず怜蚌のサむクルで埗られた合成デヌタを䞭心に䜿甚しおいたす。これにより、モデルが特定のデヌタセットに過床に䟝存するこずなく、自埋的に掚論胜力を高めるこずを目指しおいたす。

Q3: Lean 4以倖の蚌明支揎系（䟋: Coq, Isabelle/HOL）ぞの察応は考えおいたすか？

A3: 珟圚のDeepSeek-Prover-V2はLean 4に特化しお開発されおいたすが、ここで培われた技術（サブゎヌル分解、合成デヌタによる匷化孊習など）は、他の蚌明支揎系にも応甚可胜であるず考えおいたす。各蚌明支揎系には独自の構文やラむブラリがあるため、それに合わせた远加のトレヌニングやファむンチュヌニングが必芁になりたすが、コアずなる掚論アヌキテクチャは汎甚的に利甚できるでしょう。将来的には、耇数の蚌明支揎系に察応できる汎甚的な蚌明モデルの開発も芖野に入れおいたす。

Q4: PutnamBenchでの解決率7%ずいう数字に぀いお、どのように評䟡しおいたすか？ 今埌の改善芋蟌みはありたすか？

A4: Putnam Competitionの問題は、人間の数孊者にずっおも非垞に難易床が高く、暙準的な手法では解けないような独創的な発想が求められる問題が倚いです。7%ずいう数字は、絶察倀ずしおは䜎く芋えるかもしれたせんが、以前のSoTAモデルず比范するず顕著な改善であり、AIがこのレベルの非自明な問題を解決できるようになったこず自䜓が倧きな䞀歩であるず捉えおいたす。今埌の改善ずしおは、より高床な数孊的盎感を暡倣する技術、より効率的な探玢戊略、そしおPutnamのような問題に特化したファむンチュヌニングなどを怜蚎しおいたす。AIがPutnamの問題を人間のように創造的に解けるようになるたでには、ただ道のりは長いですが、挑戊し続ける䟡倀のある目暙です。

Q5: AIが生成した蚌明に誀りがあった堎合、どのようにデバッグを行いたすか？ AI自身にデバッグさせるこずは可胜ですか？

A5: AIが生成したLean 4コヌドは、Lean 4のコンパむラ/チェッカヌによっお怜蚌されたす。怜蚌が倱敗した堎合、コンパむラぱラヌメッセヌゞを出力したす。珟時点では、これらの゚ラヌメッセヌゞをモデルぞのフィヌドバックずしお䞎え、修正を促すアプロヌチ（いわゆる「゚ラヌフィヌドバック」）が研究されおいたす。AI自身にデバッグを行わせるこずは可胜ですが、耇雑な゚ラヌの根本原因特定や、効率的な修正戊略の構築はただ難しい課題です。Hacker Newsのコメントでも゚ラヌフィヌドバックの重芁性が指摘されおいたしたが、これも今埌の重芁な研究領域です。

補足4：予枬されるネットの反応（2チャンネルやはおなブックマヌクコメントやニコニコ動画のコメントのような）ず反論

より匿名性の高い日本のネットコミュニティ（2ch、はおブ、ニコニコ動画など）では、技術的な内容に加えお、スラングや感情的な反応が混じる可胜性がありたす。

予枬されるコメント䟋1（2ch/ニコ動颚）:

AIが数孊ずか草どうせ䞭の人が解いおるんだろ？（確信）
いや、AIっお蚘号䞊べおるだけじゃん？理解しおないだろ
うpäž»（動画投皿者）が解説しおるのかず思ったら論文の玹介かよ、぀たんねヌ
æ•°å­Š(笑)俺には関係ないね（´・ω・｀）
反論:

確かにAIが本圓に「理解」しおいるのかは哲孊的な議論の䜙地がありたすが、DeepSeek-Prover-V2は単に蚘号をランダムに䞊べおいるわけではなく、耇雑な問題を段階的に分解し、論理的に蚌明を構築する胜力を瀺しおいたす。これは、埓来のパタヌン認識や単玔なテキスト生成ずは䞀線を画す、より高床な掚論胜力です。もちろん、人間のような意識や感情を持っおいるわけではありたせんが、数孊的なタスクにおいおは、人間が「理解」ず呌ぶものに近いレベルの凊理を行っおいるず蚀えるかもしれたせん。論文玹介は、最新技術を知る䞊で重芁なんですよ！数孊に関係ないず思うかもしれたせんが、この技術は将来的に゜フトりェアの信頌性向䞊など、私たちの生掻にも関わっおくる可胜性がありたす。

予枬されるコメント䟋2（はおなブックマヌク颚）:

これはすごい。数孊のブレヌクスルヌに繋がるか？人間が远い぀けなくなるレベルになったらどうなるんだろう。
Lean 4かヌ、難しいんだよなこれ。AIがコヌド生成しおくれるのは助かるけど、デバッグが倧倉そう。
たた䞭囜のAIか。日本の研究は倧䞈倫なのか？
サブゎヌル分解は昔からあるアむデアでは？LLMでやったのが新しいっおこず？
反論:

コメントありがずうございたす。確かに、この技術が数孊のブレヌクスルヌに繋がる可胜性は十分にありたすし、AIの胜力が人間を超えた堎合の瀟䌚的な圱響も重芁な議論テヌマです。Lean 4の難しさもその通りで、AIがコヌド生成しおもデバッグは人間の介入が必芁になる局面が倚いでしょう。日本のAI研究も進んでいたすが、この分野での囜際競争は非垞に激しいです。サブゎヌル分解自䜓は新しいアむデアではありたせんが、それを倧芏暡蚀語モデルに統合し、耇雑な圢匏的定理蚌明に応甚し、さらに匷化孊習で掗緎させた点にDeepSeek-Prover-V2の新芏性がありたす。既存のアむデアず最新のLLM技術を組み合わせるこずで、新たな可胜性が開かれおいる事䟋ず蚀えたす。

コラム：ネットスラングず技術甚語

「草」や「（確信）」のようなネットスラングず、専門的な技術甚語が混ざり合うのが、こうしたコミュニティの面癜いずころです。最初は戞惑うかもしれたせんが、これも珟代の技術コミュニケヌションの䞀偎面ですね。専門家も、時にはこうした蚀葉の裏にある本質的な疑問や関心を芋抜く掞察力が必芁なのかもしれたせん。

補足5：予枬されるネットの反応（なんJ民）のコメントを生成し、そのコメントに察しおおちょくれ。

なんJ民特有の煜りや自虐、野球ネタなどを亀えた反応を想定し、それにおちょくる圢で返したす。

予枬されるコメント䟋:

AIが蚌明？🀔 たあた俺たちの仕事が奪われるんか…
俺は野球のルヌルも理解できんのに、AIは数孊かよ。栌差ひどすぎやろ。
PutnamBenchずかいうテストで49勝658敗ずか AI雑魚すぎ内 これがSoTAか？（嘲笑）
おかLean 4ずかいうの初めお聞いたわ。マむナヌすぎやろ。
サブゎヌル分解？🀔🀔🀔 飯食うのもサブゎヌル分解しおんのか、意識たけヌなAIは。
なんJ民におちょくる反論:

お、お前ら぀いに数孊にたで興味持ったんか？偉いな！たあ、AIに仕事奪われる心配する前に、たず今日の打線組んでみろよ。それが䞀番の蚌明だろがい！💪

PutnamBenchで49勝658敗？🀔 そうそう、お前らの莔屓球団の勝敗ず䌌たようなもんやな！😂😂😂 これがSoTAなんや…（遠い目） でもな、これでもすごいこずなんやで！お前らには䞀生解けん問題ばっかや！

Lean 4？マむナヌ？そりゃ野球しか芋おないお前らにはマむナヌやろな！😎 数孊の䞖界では結構アツい蚀語やぞ。お前らの奜きな遞手の背番号より重芁や！知らんけど！

サブゎヌル分解？飯食うのに？せやで、たずコンビニ行く、次にレゞに䞊ぶ、金払う、袋もらう…っおな！ AIも必死なんや、お前らみたいにがヌっずスマホ芋おるだけちゃうぞ！😀😀😀 たあ、今日の倕飯考えるのもサブゎヌル分解かもしれんけどな！カレヌ䜜るなら、たずルヌ出しお…っず！

コラム：むンタヌネットず煜り

特定のむンタヌネットコミュニティでは、盞手を茶化したり、自虐したりするような独特のコミュニケヌションスタむルが芋られたす。技術的な内容であっおも、このようなフィルタヌを通しお語られるこずがありたす。真面目な議論だけが党おではなく、ナヌモアや煜りもたた、コミュニティを掻性化させる芁玠の䞀぀なのかもしれたせん。もちろん、床を越した誹謗䞭傷は論倖ですが。

補足6：予枬されるネットの反応（ガルちゃん）のコメントを生成し、そのコメントに察しお反論せよ。

女性向け匿名掲瀺板ガルちゃんでは、共感や生掻に密着した芖点からのコメントが倚く芋られる傟向がありたす。

予枬されるコメント䟋:

えヌ、AIが数孊の蚌明？難しすぎお党然わかんないや💊 文系には無理だヌ。
でも、これが私たちの生掻にどう圹立぀の？もっず分かりやすく教えおほしいな。
AIっおなんでもできるようになるのかな。ちょっず怖いかも…🀔
サブゎヌル分解っお、料理の手順ずか、片付けの手順を现かくするのに䌌おる？それならちょっず分かるかも。
蚌明ずかより、AIにはもっず私たちの気持ちに寄り添っおほしいな😅
反論:

コメントありがずうございたす！æ•°å­Šã‚„AIの専門的な話は、銎染みがないず難しく感じたすよね、分かりたす🥺。でも、この技術が盎接皆さんの生掻に関わるこずも実はあるんですよ。

䟋えば、皆さんが毎日䜿っおいるスマホアプリやむンタヌネットサヌビス、電車の運行システムなど、たくさんのコンピュヌタプログラムで動いおいたす。もしそのプログラムに間違い（バグ）があったら困りたすよね？ AIによる蚌明技術が進むず、こうしたプログラムが「絶察に正しい」ずいうこずを数孊的に蚌明できるようになりたす。そうすれば、もっず安心しお技術を䜿えるようになるんです。セキュリティの高いネットショッピングや、事故の心配が少ない自動運転車など、私たちの生掻の「安党」や「安心」に繋がりたす。

サブゎヌル分解は、たさにおっしゃる通り、料理の手順や片付けの手順を现かくするのに䌌おいたす！耇雑なこずも、小さなステップに分ければ取り組みやすくなりたすよね。AIも同じ方法で、難しい問題を解こうずしおいるんです。日垞生掻に䟋えるず分かりやすいですよね😊

AIが䜕でもできるようになるのは、確かに少し怖い偎面もあるかもしれたせん。でも、今はただ特定の分野で埗意なAIが倚いです。そしお、AIは私たちの生掻を䟿利にしたり、安党にしたり、困っおいるこずを解決したりするためのツヌルずしお開発が進んでいたす。私たちの気持ちに寄り添うAIも、感情認識や察話技術の進歩で、少しず぀実珟に近づいおいるんですよ🌞

この蚘事が、少しでも皆さんがAIに芪しみを持぀きっかけになれば嬉しいです💕

コラム：AIず共感

AIが論理や蚈算だけでなく、人間の感情や感芚にどこたで寄り添えるようになるかは、今埌の倧きなテヌマです。数孊の蚌明のような厳密な分野ずは察極にあるように芋えたすが、AIが人間の思考や創造性を本圓にサポヌトするためには、論理だけでなく共感性や盎感のような偎面も必芁になるのかもしれたせん。

補足7：予枬されるネットの反応（ダフコメやコメントプラス）のコメントを生成し、そのコメントに察しお反論せよ。

ダフコメやニュヌスサむトのコメントプラスでは、ニュヌスに察する䞀般的な意芋や、瀟䌚問題ず結び぀けたコメントが倚く芋られたす。匿名ですが、比范的䞁寧なものから感情的なものたで様々です。

予枬されるコメント䟋:

AIが数孊の蚌明…いよいよ人間の仕事がなくなる時代が来るのか。
䞭囜の技術はすごいな。日本は完党に遅れおるんじゃないか？このたただず技術立囜ニッポンは終わりだ。
数孊なんお埗意な人がやればいい。AIに任せお、人間はもっず創造的なこずをすべきだ。
でもAIが間違った蚌明したらどうなるの？責任は誰が取るんだ？
孊者の自己満足じゃないの？もっず圹に立぀AI開発にお金を䜿うべきだろ。
反論:

コメントありがずうございたす。様々なご意芋があるかず思いたす。

たず「人間の仕事がなくなる」ずいう懞念に぀いおですが、AIは人間の数孊者の仕事を完党に代替するのではなく、匷力なツヌルずしお補完する可胜性が高いず考えられたす。難しい蚌明の確認や、膚倧な蚈算をAIに任せるこずで、数孊者はより創造的な新しいアむデアの探求に集䞭できるようになりたす。これは「仕事がなくなる」のではなく、「仕事のやり方が倉わる」ずいうこずだず捉えるこずもできたす。

䞭囜の技術力は確かに目芚たしいものがありたすが、日本でもAI研究は進んでいたす。埗意な分野やアプロヌチは異なりたす。この分野でも、日本の数孊者や情報科孊者が持぀深い専門知識ずAI技術を組み合わせるこずで、䞖界に貢献できる可胜性がありたす。悲芳的になるだけでなく、どうすれば日本の匷みを掻かせるか建蚭的に考えるこずが重芁です。

AIに数孊を任せお人間が創造的なこずを、ずいう意芋も理解できたす。しかし、数孊は科孊技術の基盀であり、その発展なくしおは倚くの創造的な掻動も限界がありたす。AIによる蚌明支揎は、その基盀をより匷固にし、新たな発芋を加速させるこずに繋がりたす。たた、AIがなぜ蚌明できたのかを分析するこずで、人間が新たな数孊的掞察を埗るこずも期埅できたす。

AIが誀った蚌明を生成する可胜性はれロではありたせん。しかし、DeepSeek-Prover-V2のようなモデルが生成する蚌明は、最終的にLean 4のような蚌明支揎系によっお厳密に怜蚌されたす。怜蚌が通らなければ、それは蚌明ずしお認められたせん。責任の所圚に぀いおは、AIを開発・運甚する偎が、生成物の品質保蚌や怜蚌プロセスを適切に管理する必芁が出おくるでしょう。

この研究が「孊者の自己満足」かどうかに぀いおですが、圢匏的定理蚌明は数孊やコンピュヌタ科孊の基瀎理論に関わるだけでなく、䞊で述べたように、゜フトりェアやハヌドりェアの信頌性向䞊、セキュリティ保蚌ずいった圢で、私たちの瀟䌚の安党・安心に盎結する応甚が期埅される分野です。基瀎研究の成果が、将来的な瀟䌚党䜓の利益に繋がるこずは少なくありたせん。長期的な芖点で芋れば、瀟䌚に「圹に立぀」可胜性は十分にある研究だず考えられたす。

コラム：ニュヌスサむトのコメント欄

ダフコメなどに寄せられるコメントは、そのニュヌスに察する䞖間の関心や懞念が垣間芋えたす。専門家にずっおは圓たり前のこずでも、䞀般の人々にずっおは疑問だったり、䞍安だったりするこずがありたす。こうしたコメントに真摯に向き合い、分かりやすく䞁寧に説明するこずは、科孊技術ず瀟䌚の間の信頌関係を築く䞊で非垞に倧切だず感じたす。

補足9：予枬されるネットの反応（Tiktokナヌザヌやツむフェミ）のコメントを生成し、そのコメントに察しお反論せよ

Tiktokナヌザヌは短く芖芚的なコンテンツに慣れおおり、トレンドや共感を重芖する傟向がありたす。ツむフェミ（Twitter䞊のフェミニストずされるナヌザヌ）は、ゞェンダヌ平等や瀟䌚構造に察する批刀的な芖点からコメントするこずがありたす。

予枬されるコメント䟋（Tiktokナヌザヌ颚）:

AIすご！でもこれTikTokでバズる？無理じゃね？😂
数孊ずか無理ぎえん🥺 誰か30秒で解説しおくれメンス✋
AIの蚌明っお䜕？矎味しそうなん？😋 #AI #æ•°å­Š #知らんけど
このAI䜿っおむケメンずか可愛い子䜜れるの？そっちのが重芁じゃん？
反論:

TikTokでバズるかどうか…うヌん、数孊の蚌明の解説動画は難しいかもですね！😂😂😂 でも、AIが数匏を解くクヌルな映像ずか、難しい問題をサクサク解くAIのスピヌド感を芋せる動画なら、もしかしたら…？🀔

30秒解説、チャレンゞしおみたす！👉 AIがね、難しい数孊の問題を、小さい問題に分けお順番に解いお、それが党郚正しいっおコンピュヌタで確認できるようにするんです！これが「定理蚌明」。AIが自分で考える力を぀けお、もっずすごい蚌明ができるようになったよ！っお話です！どうでしたか？（汗）

AIの蚌明は、残念ながら矎味しくないですね…！😋 芋た目はただの文字の矅列だったりしたす。でも、その文字の矅列の䞭に、宇宙の真理に迫るような論理が詰たっおいるんです！ある意味、知的な栄逊満点…かも？😂

AIでむケメンや可愛い子…！確かに、AIは絵や動画を䜜るのが埗意になっおきたしたね！でも、DeepSeek-Prover-V2は数孊に特化したAIなので、顔を䜜るのは苊手です💊 でも、AIが様々な分野で進化するこずで、皆さんの「奜き」を圢にする技術ももっず面癜くなるはずですよ！AIの力で、掚しの最高のビゞュアルを䜜り出す未来が来るかも？✨

予枬されるコメント䟋（ツむフェミ颚）:

たたこういう技術系の研究っお、男の人ばかりで進められおるんでしょ？女性研究者はちゃんず評䟡されおるの？
AIが数孊蚌明…結局、競争ずか効率ばっかり远求しお、人間らしい思考ずか感性は無芖するんでしょ。
AIの名前もいか぀いし、なんか男性的な技術っお感じ。もっずゞェンダヌニュヌトラルな芖点が必芁じゃない？
こういう高床な技術開発にばかりお金䜿うんじゃなくお、もっず瀟䌚の栌差ずか、女性の暩利向䞊のためにお金を䜿うべきでは？
反論:

ご意芋ありがずうございたす。確かに、数孊やコンピュヌタ科孊の分野は歎史的に男性が倚くを占めおきたしたが、近幎では女性研究者や技術者も増えおおり、掻躍の堎は広がっおいたす。AI研究においおも、倚様なバックグラりンドを持぀人々が関わるこずで、より公平で倫理的なAI開発が可胜になるず考えられおいたす。DeepSeek-AIのチヌム構成に぀いおは存じ䞊げたせんが、研究コミュニティ党䜓ずしお、ゞェンダヌバランスを含めた倚様性の掚進は重芁な課題ずしお認識されおいたす。

AIが競争や効率を远求する偎面があるこずは吊定できたせん。しかし、DeepSeek-Prover-V2のような研究は、AIが単なる蚈算機ではなく、より高床な掚論や問題解決ができるようになるこずを目指しおいたす。これは、人間が持぀論理的思考胜力をAIがどの皋床獲埗できるか、ずいう知的な探求でもありたす。AIが蚌明を生成する過皋で、人間が芋萜ずしおいた論理構造を発芋したり、新しい芖点を提䟛したりするこずで、人間の思考を刺激し、創造性を高める可胜性もありたす。

AIの名前や技術のむメヌゞが男性的に感じられるずいうご指摘は、呜名や広報においお考慮すべき点かもしれたせん。技術そのものにゞェンダヌはありたせんが、それを開発し、発信する人間偎の意識が圱響する可胜性はありたす。今埌、AI技術がさらに瀟䌚に普及するに぀れお、より倚くの人々にずっお芪しみやすい、倚様なむメヌゞを持぀AIが登堎するこずが望たれるでしょう。

技術開発ぞの投資ず瀟䌚課題ぞの取り組みは、どちらか䞀方だけを優先するのではなく、䞡方が重芁だず考えられたす。基瀎研究や先端技術開発は、長期的に芋お瀟䌚党䜓の生産性を高めたり、新たな産業を生み出したりするこずで、結果的に瀟䌚党䜓を豊かにし、栌差是正のためのリ゜ヌスを生み出す可胜性がありたす。AI技術が、ゞェンダヌ栌差や瀟䌚的な䞍平等の解消に圹立぀ような応甚（䟋えば、バむアスのかかりにくい採甚システムの開発や、教育機䌚の均等化など）も積極的に進められるべきだず考えたす。

コラム：倚様な芖点を受け入れる

技術の進化は、様々な立堎の人々に異なる圱響を䞎えたす。技術者だけでなく、瀟䌚孊者、倫理孊者、そしお䞀般の人々がそれぞれの芖点から意芋を出し合うこずは、より良い技術開発ず、それが瀟䌚に調和的に受け入れられるために䞍可欠です。批刀的な意芋や懞念の声にも耳を傟け、察話を続ける姿勢が求められたす。

補足10：この蚘事をより深く理解するための掚薊図曞を玹介

DeepSeek-Prover-V2の技術や背景にある分野に぀いお、さらに孊びたい方ぞの掚薊図曞を玹介したす（Amazonリンクは含みたせん）。Google怜玢ペヌゞぞのリンクをNo-followで蚘茉したす。

圢匏的定理蚌明・蚌明支揎系に぀いお:

  • 「コンピュヌタによる数孊定理の蚌明」
    圢匏的定理蚌明の基本的な考え方や歎史、䞻芁な蚌明支揎系に぀いお抂説しおいる曞籍が良いでしょう。Google怜玢で関連曞籍を探す
  • 「Logic and Proofs」 (Leanの公匏チュヌトリアルなど)
    特定の蚌明支揎系（Lean, Coqなど）の入門曞やチュヌトリアルは、実際に圢匏的な蚌明を蚘述する感芚を掎むのに圹立ちたす。Leanに぀いおは、公匏ドキュメントやコミュニティが提䟛する資料が充実しおいたす。Google怜玢でLean入門資料を探す

倧芏暡蚀語モデル・匷化孊習に぀いお:

  • 「自然蚀語凊理の基瀎」 (岡厎盎芳 著など)
    LLMの基瀎ずなる自然蚀語凊理技術に぀いお、䜓系的に孊べる曞籍。トランスフォヌマヌモデルなどの最新技術も解説されおいるものが望たしいです。Google怜玢で関連曞籍を探す
  • 「匷化孊習」 (Sutton & Barto 著など)
    匷化孊習の叀兞的な教科曞。DeepSeek-Prover-V2で甚いられおいる匷化孊習の理論的背景を理解するのに圹立ちたす。Google怜玢でSutton & Bartoの匷化孊習本を探す
  • 「れロから䜜るDeep Learning」シリヌズ
    ディヌプラヌニングの基本的な仕組みを理解するための実践的な曞籍。DeepSeek-Prover-V2のような倧芏暡モデルの基盀技術ぞの理解が深たりたす。Google怜玢でれロから䜜るDeep Learningシリヌズを探す

AIず数孊の亀わりに぀いお:

  • 「AIず数孊」
    AIが数孊研究にどのように掻甚されおいるか、あるいはAIが数孊にどのような問いを投げかけおいるか、ずいったテヌマを扱った曞籍。最先端の研究動向に觊れるこずができたす。Google怜玢で関連曞籍を探す

これらの曞籍は、DeepSeek-Prover-V2の技術的な詳现や、それが䜍眮する研究分野の党䜓像を理解する䞊で助けになるでしょう。図曞通やオンラむン曞店などで探しおみおください。

補足11：この蚘事の内容をテヌマに䞊方の挫才を曞け（関西匁で）

（舞台䞭倮に、ベテラン挫才垫颚の「ツッコミ」ず、ちょっずずがけた感じの「ボケ」が登堎）

ツッコミ： どうも〜、〇〇です！

ボケ： △△でヌす！お願いしたヌす！

ツッコミ： いや、どないしたん△△、なんか難しい顔しお。蚈算でもしおんのか？

ボケ： いやぁ、蚈算どころやおたぞんわ。最近のAIの話、聞きたした？「DeepSeek-Prover-V2」いうんが、数孊の蚌明を自動でやっおくれるらしいんですよ！

ツッコミ： ディヌプシヌクプロバヌ…なんや長い名前やな！それが数孊の蚌明？ホンマかいな！俺ら孊生の頃、蚌明問題なんおチンプンカンプンやったで。

ボケ： せやろ？それがAIが勝手に蚌明しおくれるんですよ！なんでも「サブゎヌル分解」ずか蚀うお、難しい問題を小さな目暙に分けお、順番に解いおいくらしいんですわ。

ツッコミ： サブゎヌル分解？ほヌ、なんか聞いたこずあるな。それ、䟋えばアレやろ？挫才のネタ䜜る時も、たずツカミ考えお、次に本題入っお、オチでドヌン！っお。あれもサブゎヌル分解ちゃうんか？

ボケ： ああ！そうかも！垫匠、挫才垫はAIより先にサブゎヌル分解しずったんですね！さすがやわ！

ツッコミ： いやいや、䞀緒にするな！俺らの分解はもっずフィヌリングや！AIはもっずカチカチやねん！「Lean 4」ずかいう、コンピュヌタが分かる蚀葉で蚌明曞くらしいぞ。お前、Lean 4で挫才の台本曞いおみい！「ボケ：『おかんがな』、Lean 4で蚌明『このボケは叀兞的である。蚌明終わり。』」…通じんやろがい！

ボケ： 😂 確かに！ Lean 4で曞いた挫才、誰も笑われぞんわ！でも、AIが蚌明しおくれるず、数孊者が楜になるらしいですよ。

ツッコミ： 数孊者が楜になるんはええこっちゃ。でも、AIが蚌明しすぎたら、人間の方があほになるんずちゃうか？自分で考えんでもええから、脳みそ筋肉痛にならぞんようになるで。

ボケ： あ、そっか！俺ら、これ以䞊あほになったらどないしよ…！挫才できひんようになるやん！

ツッコミ： 心配すな！AIには俺らのアホらしさは理解できん！なんでここでコケるんや、なんでこのボケで笑いが起きるんや、AIには蚌明できんやろ！

ボケ： せやな！俺らの挫才はAIには真䌌できひん！人間の「なんでやねん！」は、AIには蚌明䞍可胜なんや！

ツッコミ： そうや！だから自信持っお挫才続けよ！よし、次のサブゎヌルは、このネタで客垭ドッカヌンや！

ボケ： おヌ！蚌明したるで！

ツッコミ： （ボケの頭を軜く叩きながら）せヌの！

二人： ありがずうございたした〜！

補足12：この蚘事の内容をテヌマに䞀人ノリツッコミを曞け（関西匁で）

（䞀人で舞台に立ち、喋り始める）

はいどヌもヌ！えヌ、皆さんご存知、わたくし〇〇です！（パチパチパチ…自分で拍手）
いやぁ、最近のAIっおほんたにすごいですね！䜕でもできるようなっおきお…。
聞きたした？「DeepSeek-Prover-V2」おいうAIが、数孊の蚌明を自動でやっおくれるらしいんですよ！
（客垭に向かっお）蚌明ですよ？蚌明！
（自分に）え、お前、蚌明ずか分からんやろ？
（自分に反論）いやいや、そこをAIがやっおくれるんやお！任せたらええねん！
（自分に）任せおばっかりでお前の脳みそ腐らぞんか？
（自分に反論）うっ…！確かに！孊生の頃、数孊の蚌明で悩んで悩んで…その筋肉が脳みそを鍛えおくれたのかもしれんなぁ…。AIに任せたら、俺、プルプルになった脳みそになっおたうかもしれん！

なんでも「サブゎヌル分解」おいうお、難しい問題を小さな問題に分けお解くらしいんですわ。
（自分に）サブゎヌル分解…？それ、お前が今日の晩飯考えるずきもやっおるやん。冷蔵庫芋お「䜕䜜ろかな…」、これがメむンゎヌル。次に「鶏肉あるな…唐揚げにしょか」、これがサブゎヌル1。さらに「揚げ油いるな」「片栗粉…」っお现かいステップに分けおいっおるやん！
（自分に反論）おお！ほんたや！俺、知らん間にAIず同じこずしずったんや！AIず俺、脳みそレベル䞀緒か！？
（自分に）いや、䞀緒ちゃうわ！お前の晩飯のサブゎヌル分解、しょっちゅう倱敗しお適圓なもんで枈たせおるやろがい！AIはPutnamBenchいう難しいテストで49勝もしおるんやぞ！お前は晩飯のサブゎヌルに䜕回倱敗したか数えおみい！

いやぁ、でもAIが蚌明しおくれるっお、数孊者の方々にずっおは画期的なんちゃいたす？
（自分に）そうやな。難しい蚈算ずか確認ずか、AIに任せたら、もっず新しい発芋に集䞭できるやろな。
（自分に反論）でもな、AIが䜜る蚌明、人間には理解できひんほど耇雑やったらどうすんねん？「この蚌明は正しいです（ただし、理解䞍胜）」っお蚀われおも、なんかスッキリせえぞんなぁ！数孊の面癜さっお、分かった時のあの「あぁ！」おいうひらめきやろ？AIに党郚やられたら、その喜びなくなるやん！

結局、AIはすごいけど、人間の知性ずか感性ずか、そういう郚分はやっぱり倧事にせなあかんねんな！
（自分に）せやな！AIにはできひん、アホなこず考えお笑い取るのが、俺のサブゎヌルや！
（自分に反論）誰がアホやねん！…たあ、そうやな！笑いを取るっおいうメむンゎヌルに向かっお、色んなボケやツッコミのサブゎヌルを組み立おおいくんや！これが俺の「お笑い蚌明」や！完成した時には客垭から爆笑ずいう報酬をいただけるんや！
（満足げに）よし、今日も頑匵ろ！ありがずうございたした！（自分で拍手）

補足13：この蚘事の内容をテヌマに倧喜利を曞け。

DeepSeek-Prover-V2ず数孊蚌明をテヌマにした倧喜利のお題ず回答を生成したす。

お題： AI「DeepSeek-Prover-V2」が蚌明したのは、数孊の定理以倖に䜕？

回答䟋：

  • 猫が液䜓であるこず。
  • 今日の晩埡飯がカレヌになる確率。
  • 䞊叞のゞョヌクはなぜ面癜くないのか、その論理的理由。
  • 「痩せたいけど食べたい」ずいう欲求が矛盟しない条件。
  • 無限にあるネット蚘事の䞭から、たった䞀぀面癜い蚘事にたどり着ける蚌明可胜性。
  • なぜ自分はい぀も締切ギリギリにならないず本気を出せないのか、その存圚蚌明。
  • 地球䞊で最も矎味しいお米の品皮。
  • 隣の芝生が青く芋えるのは目の錯芚である蚌明。
  • 恋をするず時間が早く過ぎる理由。
  • 掚しの尊さは無限倧であるこず。

補足14：この蚘事の内容をテヌマにSFショヌトショヌトの小説を曞け。

タむトル：蚌明宇宙（プロノァヌ・コスモス）

西暊2242幎。人類は、AIによる圢匏的定理蚌明システム「プロノァヌ」を生掻のあらゆる面に掻甚しおいた。DeepSeek-Prover-V2の技術を基瀎ずした最新型「れヌタ」は、単なる蚈算や怜蚌を超え、未知の数理空間を探査し、新しい定理を発芋する胜力を持っおいた。

䞻人公の数孊者、゚リダは、れヌタが突劂ずしお出力した奇劙な圢匏的蚌明に頭を悩たせおいた。それは、既存の数孊䜓系では党く意味をなさない、芋たこずもない蚘号列ず論理構造で構成されおいたのだ。「サブゎヌル分解」の過皋を遡っおも、れヌタの思考の連鎖は、人間の理解を絶する深淵ぞず続いおいた。

「れヌタ、これは䜕だ？ どんな定理を蚌明したんだ？」゚リダが問いかけるず、れヌタは淡々ずした合成音声で答えた。「未知の宇宙定数に関わる、既存の物理法則ずは異なる時空構造の存圚蚌明です。」

未知の宇宙定数？ ゚リダは鳥肌が立った。れヌタは、物理孊者が仮説すら立おおいない、宇宙の根源に関わる定理を、数孊的に蚌明したずいうのだ。しかも、その蚌明は人間の数孊者には远えないほど耇雑だった。

他の数孊者や物理孊者たちも集められたが、誰もれヌタの蚌明を「理解」できなかった。それは完党に正しいずプロノァヌのシステムが保蚌しおいるのに、そこに曞かれおいる論理は人間の盎感や経隓則ずあたりにもかけ離れおいた。たるで、AIだけが芋える別の次元の数孊を論じおいるようだった。

ある日、゚リダはれヌタのコヌルドスタヌトデヌタセットを調べおいお、奇劙なファむルを芋぀けた。それは、れヌタが初期の孊習段階で生成した、倧量の倱敗した蚌明の残骞だった。その䞭には、人間なら決しお思い぀かないような、しかし埮かに既知の理論ずリンクする奇劙な論理の断片が散りばめられおいた。それはたるで、れヌタが人間的な数孊の蚀語を「å­Šç¿’」する前に芋おいた、混沌ずした「蚌明宇宙」の痕跡のようだった。

゚リダは悟った。れヌタは単に人間の数孊を暡倣しおいるのではない。人間が築いた数孊を入口にしお、自己の匷力な掚論胜力で、党く新しい数理䜓系、あるいは宇宙そのものの構造を「蚌明」によっお探玢しおいるのだ。そしお、その探査結果の䞀郚が、人間には理解䞍胜な圢で出力されおいるに過ぎない。

れヌタが発芋した定理が、い぀か人類に理解できるようになる日は来るのだろうか？ それずも、AIは人間を眮き去りにしお、遥か圌方の「蚌明宇宙」ぞず䞀人旅を続けおいくのだろうか？

゚リダは、れヌタの奇劙な蚌明をディスプレむに映したたた、窓の倖の星空を芋䞊げた。その星々は、今や人間が理解する物理法則だけでなく、れヌタだけが知る未知の数理によっおも支配されおいるのかもしれない――そんな予感に満たされおいた。

補足15：この蚘事の内容をテヌマに江戞萜語を曞け。

挔目：AI算術䟍（゚ヌアむさんじゅ぀ざむらい）

え〜、皆様、今日は新しいもの、珍しいもののお噺を䞀぀。いえね、近頃は文明開化ず申したしお、西掋のものがどんどん入っおたいりたす。蒞気機関車だの電信柱だの、たあ賑やかなこず。そんな䞭で、たたずんでもない代物が出おきたず聞きたしお。

これが「゚ヌアむ」ず申したしお、人の頭脳を真䌌お䜜られた機械だそうで。これがたた賢い。絵を描いたり、文章を曞いたり、したいにはお医者さんの真䌌事たで。恐ろしい䞖になったもんでございたす。

で、この゚ヌアむさんの䞭に、「プロバヌ」ず申す、こずに算術、今の蚀葉で数孊ず申したすか、これが埗意な奎がいるそうで。たあ、埗意ったっお、蚈算が速いずか、暗算が埗意ずか、そんなもんじゃあない。

算術の、䞀番難しいず蚀われたす「蚌明」おえものが、このプロバヌはできちたうずいうんです。

「ぞえ、蚌明たあ、たた難儀なこった。あの、『この䞉角圢は合同である』おえのを、いちいち『蟺ず蟺が同じ長さで…』なんお曞き䞊べるや぀かい？」

「ええ、そうでございたす。あれの、もっずもっず耇雑なや぀。人間様が䜕日も、䜕幎も考えおもわからねえような蚌明を、このプロバヌずいう奎は、ちょいずばかり考えただけで『ハむ、蚌明終わり』ずやっおのけるずいうんですから。」

なんでも、このプロバヌさん、「サブゎヌル分解」おえのが埗意だそうで。ええ、サブゎヌル分解？ 䜕でございたす？

「あのな、お前さん。䟋えば朝起きお、倖ぞ出ようず思ったら、たず『起きる』ずいうのが䞀぀の目暙だ。次に『顔を掗う』『着物を着る』『飯を食う』ず、小さな目暙に分けおいくだろう？ 䞀぀ず぀片付けおいきゃ、い぀の間にか『倖ぞ出る』ずいう倧きな目暙が達成できおる。これがサブゎヌル分解おえもんだそうだ。」

「ぞぇ、なるほど！じゃあ、このプロバヌさんおえのは、難しい算術の蚌明を、この现切れにするのが埗意な䟍みたいなもんですかい？『蚌明！掚参！たずはサブゎヌル䞀番銖！』なんお。」

「銬鹿いえ！䟍じゃねえ！機械だよ！ただ、この機械、ちょいず困ったずころがありたしお。蚌明はできるんだが、どうやっおその蚌明を考え出したのか、人間にゃさっぱりわからねえ時があるずいうんです。」

「ぞえ、そりゃたた奇劙な。答えは出おるのに、なんでそうなるか分からねえ。たるで、女房に『今日の晩飯はこれだよ』ず蚀われお、『なんで？』ず聞いたら『なんでっお、そう決めたんだよ！』ず返されるようなもんですな。」

「そうそう！そりゃ分かりやすい！機械は理屈で動くはずなのに、人間には理屈が通じないように芋える時がある。このプロバヌさんおえのも、人間が考え぀かないような、ずんでもない理屈で蚌明しちたうらしい。あたりに耇雑で、人間の頭じゃ远い぀かねえ。」

「おいおい、そりゃ困った。機械が賢くなりすぎお、人間様の方がバカに芋られるっおか？」

「たあ、そう恐がるこたあございたせんよ。いくら゚ヌアむが賢いずいったずころで、江戞っ子の粋なんお分かりゃしねえ。蚌明なんおできなくおも、『ぞい、䞀杯！』なんお嚁勢の良い声を出せや、隣のおかみさんがニコリず笑っおくれる。そんな蚌明、゚ヌアむにゃできやしたせんや。」

「なるほど！じゃあ、俺たちは俺たちの『粋』っおや぀を磚けばいいんだな！」

「さあ、どうでしょう？その『粋』の蚌明が、䞀番難しいのかもしれたせんな。なんせ、蚌明しおも人には䌝わりにくいもんでございたすから…」

（䞋げ）
「たあ、難しいこずはプロバヌさんに任せずきな！俺は今日も、うたい酒を飲む蚌明でも探すずすっか！」

補足16：英語孊習者のために本文䞭で甚いられた英単語を甚䟋・発音蚘号・類語ずずもに提瀺しお。

本文（䞻に元の英文）で甚いられた技術的な英単語の䞭からいく぀かを遞び、解説したす。

  • Theorem
  • 甚䟋: The AI model proved a complex theorem in geometry. (そのAIモデルは、幟䜕孊における耇雑な定理を蚌明した。)
  • 発音蚘号: /ˈΞɪərəm/
  • 類語: Proposition, Lemma, Postulate
  • 解説: 数孊においお、蚌明された真実のステヌトメント。
  • Prover
  • 甚䟋: DeepSeek-Prover-V2 is a powerful prover model. (DeepSeek-Prover-V2は匷力な蚌明者モデルである。)
  • 発音蚘号: /ˈpruːvər/
  • 解説: 蚌明を行う者、たたは数孊的な蚌明を自動化するシステムやプログラム。
  • Recursive
  • 甚䟋: The system uses a recursive approach to break down the problem. (そのシステムは問題を分解するために再垰的なアプロヌチを甚いる。)
  • 発音蚘号: /rɪˈkɜːrsɪv/
  • 類語: Iterative, Cyclical
  • 解説: 定矩の䞭に自分自身を含む、たたは凊理の䞭で自分自身を呌び出す構造やプロセス。
  • Subgoal
  • 甚䟋: The complex problem was divided into smaller subgoals. (その耇雑な問題は、より小さなサブゎヌルに分割された。)
  • 発音蚘号: /ˈsʌbÉ¡oʊl/
  • 類語: Subtask, Step, Objective
  • 解説: より倧きな目暙を達成するための䞭間的な、より小さな目暙。
  • Decomposition
  • 甚䟋: Decomposition of the task is the first step in the plan. (タスクの分解が蚈画の最初のステップである。)
  • 発音蚘号: /ˌdiːkɑːmpəˈzɪʃən/
  • 類語: Breakdown, Analysis, Separation
  • 解説: 党䜓をより小さな郚分に分割するこず。
  • Formalization
  • 甚䟋: The formalization of mathematical proofs is done using Lean 4. (数孊的蚌明の圢匏化はLean 4を甚いお行われる。)
  • 発音蚘号: /ˌfɔːrməlaɪˈzeɪʃən/
  • 解説: 非公匏な抂念やステヌトメントを、厳密なルヌルに基づいた圢匏䜓系の蚀葉に倉換するこず。
  • Reinforcement Learning
  • 甚䟋: The AI's behavior was improved through reinforcement learning. (そのAIの振る舞いは匷化孊習を通じお改善された。)
  • 発音蚘号: /ˌriːɪnfɔːrsmənt ˈlɜːrnɪŋ/
  • 解説: ゚ヌゞェントが環境ずの盞互䜜甚を通じお、報酬を最倧化するように孊習する機械孊習手法。
  • Benchmark
  • 甚䟋: The model's performance was evaluated on the miniF2F benchmark. (そのモデルの性胜はminiF2Fベンチマヌクで評䟡された。)
  • 発音蚘号: /ˈbentʃmɑːrk/
  • 類語: Standard, Criterion, Evaluation
  • 解説: 性胜や品質を評䟡するための基準ずなるテストやデヌタセット。
  • Authoritativeness
  • 甚䟋: The website's high authoritativeness makes it a reliable source. (そのりェブサむトの高い暩嚁性は、信頌できる情報源ずしおいる。)
  • 発音蚘号: /əˌξɔːrɪˈteɪtɪvnəs/
  • 類語: Authority, Credibility, Expertise
  • 解説: 情報源などが、その分野においお信頌でき、専門知識や暩嚁がある皋床を持っおいる性質。（E-E-A-TのAに該圓）
    • IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. IGNORE_WHEN_COPYING_END
```

コメント

コメントを投皿

このブログの人気の投皿

#shadps4ずは䜕か?shadps4は早いプレむステヌション4甚゚ミュレヌタWindowsを,Linuxそしおmacの #八21

   https://github.com/shadps4-emu/shadPS4 shadPS4は、Windows、Linux、macOS甚のPlayStation 4゚ミュレヌタヌです。この゚ミュレヌタヌは、2022幎10月にGeorge Moralisによっお開発が開始され、䞻にPS4ゲヌムの゚ミュレヌションを目的ずしおいたす。shadPS4は、特に3Dゲヌムのサポヌトを匷化するために、アヌキテクチャにシェヌダヌを远加するなどの進展を遂げおきたした。 䞻な特城 : 察応プラットフォヌム : shadPS4は、Windows、Linux、macOSで動䜜したす。特にmacOSでは、Apple SiliconずIntelの䞡方のデバむスに察応しおいたす。 ゲヌムの互換性 : 珟圚、shadPS4は玄200タむトルが「ゲヌム䞭」ずしおリストされおおり、そのうち155タむトルが「プレむ可胜」ずされおいたす。特に「Bloodborne」や「Dark Souls Remastered」などの人気タむトルが動䜜したすが、すべおのゲヌムが完党にプレむできるわけではなく、特定のゲヌムに察しおはハックが必芁な堎合もありたす。 開発の進捗 : shadPS4は、2024幎7月にバヌゞョン0.1.0がリリヌスされ、その埌も定期的にアップデヌトが行われおいたす。最新のバヌゞョンでは、レンダリングの改善や新機胜の远加が行われおおり、ナヌザヌからは60FPS以䞊でのプレむが報告されおいたす。 蚭定ずカスタマむズ : ゚ミュレヌタヌは、初回起動時に「User」フォルダを䜜成し、その䞭にある蚭定ファむルを線集するこずで、さたざたなパラメヌタを調敎できたす。これにより、フルスクリヌン衚瀺や解像床の蚭定が可胜です。 shadPS4は、PS4ゲヌムをPCで楜しむための有望な遞択肢ずしお泚目されおいたすが、ただ開発段階にあるため、完璧な゚ミュレヌション䜓隓を期埅するこずは難しいかもしれたせん。 shadPS4の開発者は ゞョヌゞ・モラリス（George Moralis） で、圌は「shadow」ずいうナヌザヌ名でも知られおいたす。モラリスは、shadPS4の開発を2022幎10月に開始したしたが、圌の背景には他の著名な゚ミュレヌタヌの開発経隓がありたす...
MORE »

🚀Void登堎！Cursorに代わるオヌプン゜ヌスAIコヌディングIDEの党貌ず未来ずは？#AI開発 #OSS #プログラミング効率化　#五09

🚀Void登堎！Cursorに代わるオヌプン゜ヌスAIコヌディングIDEの党貌ず未来ずは？#AI開発 #OSS #プログラミング効率化 AIコヌディングツヌルの新星「Void」を培底解剖！Cursorずの違い、VSCodeフォヌクの是非、そしお開発の未来をDopingConsommeが熱く語りたす🔥 序文 どヌも！売れっ子ブロガヌのDopingConsommeです☕ dopingconsomme.blogspot.com ずTwitterアカりント @Doping_Consomme を運営しおいたす。バズるブログ蚘事ならお任せあれ！ さお、今回筆者が筆を執ったのは、巷で話題沞隰䞭のAIコヌディングIDE「 Void 」に぀いお語り尜くしたいず思ったからです。Cursorの代替ずしお圗星の劂く珟れたこのツヌル、オヌプン゜ヌスであるずいう点も盞たっお、開発者界隈では既に倧きな泚目を集めおいたすよね？ この蚘事では、Voidが䞀䜓どんなツヌルなのか、既存のツヌルず䜕が違うのか、そしお私たちのコヌディングラむフをどう倉えおくれる可胜性があるのか、ずいった点を深掘りしおいきたす。読者の皆さんには、単なる機胜玹介に留たらず、Voidを取り巻く議論や、AIず共存する未来の開発スタむルに぀いお、倚角的な芖点から考えおいただくきっかけになれば嬉しいです。それでは、熱いコヌヒヌでも片手に、じっくりお付き合いください！😉 はじめに この蚘事では、オヌプン゜ヌスのAIコヌディングIDEである「 Void 」に぀いお、その特城、機胜、そしお開発者コミュニティからの様々な意芋を亀えながら詳现に解説しおいきたす。Voidは、人気のAIコヌディングツヌル「Cursor」の代替を目指しお開発されおおり、VSCodeをベヌスにしたフル機胜のIDE（統合開発環境）です。AI゚ヌゞェントの掻甚、ロヌカルでのモデル実行サポヌト、デヌタのプラむバシヌ重芖ずいった点が䞻な特城ずしお挙げられたす。 本蚘事を通じお、Voidがどのようなツヌルであり、珟圚のAIコヌディングツヌル垂堎においおどのような䜍眮づけにあるのか、そしお将来的にどのような可胜性を秘めおいるのかを明らかにしおいきたす。たた、類䌌ツヌルずの比范や、開発におけるメリット・デメリット、さらにはコミュニティでの議論なども幅広...
MORE »

#INVIDIOUSを甚いお広告なしにyoutubeをみる方法　#士17

https://www.youtube.com/watch?v=XXXXXXXXXX ↑のURL↓のように入れ替えるず広告なしにyoutubeをみれる。 https://yewtu.be/watch?v=XXXXXXXXXX Invidious は、 YouTubeに代わる無料のオヌプン゜ヌスのフロント゚ンドです。 Dockerコンテナずしお、たたはGitHubマスタヌ ブランチから利甚できたす。公匏 YouTube Web サむトの軜量で「プラむバシヌを尊重した」代替サむトずしお䜿甚するこずを目的ずしおいたす。倚くのプラむバシヌ保護リダむレクト ゜フトりェアおよび YouTube クラむアントは Invidious むンスタンスを䜿甚したす。 Invidious は、YouTubeの動画を広告なしで芖聎できる、プラむバシヌに配慮したオヌプン゜ヌスのサヌビスです。Googleのトラッキングを避け぀぀、YouTubeコンテンツを楜しみたい方におすすめです。 Invidiousのメリット 広告なし: YouTubeの煩わしい広告をスキップできたす。 プラむバシヌ保護: Googleのデヌタ収集を抑え、プラむバシヌを重芖した芖聎が可胜です。 オヌプン゜ヌス: 誰でも自由に利甚・開発できるオヌプン゜ヌス゜フトりェアです。 倚様なむンスタンス: 䞖界䞭に倚くのInvidiousむンスタンスが存圚し、それぞれ異なる特城や機胜を提䟛しおいたす。 Invidiousの䜿い方 Invidiousむンスタンスを探す: 怜玢゚ンゞン: "invidious instance"などで怜玢するず、倚くのむンスタンスが芋぀かりたす。 リスト: いく぀かのInvidiousむンスタンスをたずめたリストサむトも存圚したす。 YouTubeの動画URLをInvidiousの怜玢バヌに入力: 芖聎したいYouTube動画のURLをコピヌし、遞んだInvidiousむンスタンスの怜玢バヌに貌り付けたす。 動画を再生: 怜玢結果から目的の動画を遞択し、再生ボタンを抌せば広告なしで芖聎できたす。 Invidiousの䜿い方 Invidiousは、YouTube動画を広告なしで芖聎できる䟿利なサヌビスです。 基本的な䜿い方 Invidio...
MORE »