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MiniMax发布MaxProof框架，结合生成式验证器RL与进化搜索提升测试时扩展，使M3数学证明能力超越人类金牌阈值
AI 摘要
MiniMax 发布 MaxProof 框架，将 Generative-Verifier RL 与 Evolutionary Search 相结合以提升 Test-time Scaling 能力，使其 M3 模型在数学证明任务上超越 human gold-medal threshold。该工作涵盖基座模型优化、验证器对齐、细化能力构建及测试时扩展框架设计，形成完整的数学证明技术路径，为复杂推理与形式化验证的规模化扩展提供了可复现的范式。 核心观点： 1. MaxProof 框架采用 Generative-Verifier RL 与 Evolutionary Search 实现 Test-time Scaling。 2. M3 在数学证明任务上超越 human gold-medal threshold。 3. 技术路径涵盖基座模型优化、验证器对齐、细化能力构建与测试时扩展框架设计四个环节。
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数学证明Test-time ScalingGenerative-Verifier RLEvolutionary Search推理模型形式化验证72/100
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