Teorik fizik araştırmalarında modellerin kullanımı için benzer bir Jeneratör-Doğrulayıcı yaklaşımını benimsedim. Bilimin öncüsündeki insan uzmanları, Doğrulayıcı modelleri öyle geliştirebilir ki, otonom çalışma gerçek dünya araştırma problemlerinde bile son derece güçlü hale gelir (sadece yapay matematik yarışması problemleri = insanların sınırlı sürede çözülebilen iyi yerleştirilmiş problemler değil). DeepSeekMathV2 Jeneratör ve Doğrulayıcı Arasındaki Sinerji Kanıt üreteci ve doğrulayıcı, kendini geliştiren bir geri besleme döngüsü oluşturur. Üretici giderek daha karmaşık kanıtlar ürettikçe, bunlar doğrulayıcıyı zorlayarak yeni eğitim verilerine dönüşen zayıflıkları ortaya çıkarır. Başlangıçta, insan uzmanları, doğrulayıcının yeniden eğitimini işaretlenen sorunları gözden geçirerek yönlendirdi — bu süreç, her kanıt için birden fazla doğrulama girişimi oluşturarak verimli hale getirildi. Bu "meta-doğrulama" (doğrulayıcının bulgularını doğrudan kontrol etmek yerine doğrulama) hem insanlar için daha kolay hem de LLM'ler için daha öğrenilebilir oldu. Bu yapay zeka destekli notasyonlarda doğrulayıcı analizlerinin ve eğitimlerinin sayısını ölçeklendirerek, doğrulayıcı sonunda son çalışmalarda insan müdahalesine gerek kalmadığı bir güvenilirlik seviyesine ulaştı — böylece otomatik kanıt üretimi ile doğrulama arasındaki döngü kapandı.

Bu, hazır modeller kullanılarak temel bir Jeneratör-Doğrulayıcı boru hattından, meta-doğrulamada kullanılan insan uzman eğitim verileriyle geliştirilen bir Doğrulama boru hattına geçişi tanımlar.