DeepSeek 在 Hugging Face 平台悄然发布了全球最大的开源数学推理模型——DeepSeek-Prover-V2-671B。这款拥有 6710 亿参数的超级模型，以突破性的架构设计和开源战略，为数学研究、工业验证和教育领域带来全新可能。

01 技术架构：专为数学证明而生

① 混合专家（MoE）架构升级

基于 DeepSeek-V3 框架，模型采用 MoE 设计，包含 61 层 Transformer 和 7168 维隐藏层，通过动态分配专家模块，在推理时仅激活约 370 亿参数，既保证计算效率又降低资源消耗。MoE 模式特别针对数学证明场景优化，每个专家模块专注于不同数学分支的逻辑推理。

② 超长上下文与注意力革新

模型支持 163,840 tokens 的超长上下文窗口，可完整处理多步骤数学证明的长逻辑链。结合多头潜注意力（MLA）技术，压缩键值缓存（KV Cache），使推理内存占用减少 18%，在单块 H800 GPU 上实现 580TFLOPS 的吞吐量。

③ 量化与部署优化

引入 FP8/INT4 量化技术，显存需求从 FP16 的 1.3TB 降至 INT8 的 670GB，支持消费级显卡（如 4 块 A100）部署。采用高效的 safetensors 文件格式，加载速度提升 3.2 倍，并支持多精度混合计算。

02 性能突破：超越传统模型与人类专家

① 基准测试表现

在高中数学测试集 miniF2F 中，模型准确率从上一代的 63.5% 跃升至 ≥75%；大学数学证明集 ProofNet 准确率达 40%，较前代提升 58%。对比 GPT-4 Turbo，其形式化证明任务准确率高达 89.7%（GPT-4 为 58.6%）。

② 国际奥数级挑战

模型首次支持国际数学奥林匹克（IMO）难度问题，生成 12 步复杂证明框架仅需 3 秒，准确率较前代提升 47%。例如在黎曼猜想局部证明中，模型可生成符合数学期刊审稿标准的推导步骤。

③ 效率与成本平衡

通过 SGLang 推理引擎优化，单次推理成本低于 5 美元，云端部署可支持 18 次证明/分钟的吞吐量。

03 应用场景：从科研到工业的全域革新

① 学术研究加速器

协助数学家完成定理形式化、猜想探索，甚至重构历史文献（如欧几里得《几何原本》缺失内容）。结合 SymPy 符号计算引擎，可处理微分方程、矩阵运算等复杂问题。

② 工业验证新范式

在芯片设计验证、密码学安全证明等场景中，通过 Lean4/Coq 集成实现严格数学检验，避免传统测试方法遗漏的逻辑漏洞。自动驾驶领域，模型能在 0.3 秒内求解路径规划微分方程，避障成功率提升 41%。

③ 教育工具智能化

生成交互式三维证明模型（如黎曼猜想复变函数可视化），并支持可验证步骤的教学系统，帮助学生理解抽象概念。

04 开源生态：普惠 AI 的里程碑

DeepSeek 延续开源战略，模型已在 Hugging Face 和 ModelScope 社区开放下载，采用商用许可。开发者可通过以下方式部署：

Hugging Face：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/DeepSeek-Prover-V2-671B

开源生态降低了学术与工业界的研究门槛，推动全球开发者共建数学推理工具链。

DeepSeek-Prover-V2-671B 不仅是技术突破，更是 AI 普惠化的典范。其开源特性与垂直领域深耕，为 AGI 发展提供了新范式。正如开发者社区所言："这可能是首个能'通过数学期刊盲审'的 AI 模型。"

数学证明的新纪元，由代码书写。

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Deep-Live-Cam：AI 实时换脸技术开源工具

这个开源项目叫 Deep-Live-Cam，是一个利用 AI 技术实现实时"换脸"和视频"深度伪造"（Deepfake）的工具。简单来说，它能把你的一张照片中的人脸，"贴"到另一个视频或图片里的人脸上，甚至可以实时用摄像头直播换脸效果。

01 核心功能

① 实时换脸

用摄像头直播时，能实时将你的脸替换成预先选好的照片中的脸。

② 一键生成换脸视频/图片

选择一张照片（比如你自己的脸）和一个目标视频/图片，就能生成替换后的内容。

③ 支持多种硬件加速

无论是 NVIDIA 显卡（CUDA）、苹果芯片（CoreML）、还是普通电脑 CPU，都能运行，只是速度快慢不同。

02 高级玩法

为了保证嘴型和说出来的话一致，你可以设置一个区域，这个区域会保留原来的嘴巴：

可以在多个人上，换不同的脸：

你的电影，你的脸，实时观看任意面孔的电影：

在直播平台整活：

03 安装与使用

1. 安装 Python 环境：需要 Python 3.10 版本。
2. 克隆代码仓库：从 GitHub 下载项目代码。

git clone https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git
cd Deep-Live-Cam

3. 下载模型文件：将两个预训练模型放到项目的 models 文件夹

https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/GFPGANv1.4.pth
https://huggingface.co/hacksider/deep-live-cam/resolve/main/inswapper_128_fp16.onnx

4. 安装依赖库：运行 pip install -r requirements.txt 安装所需库。
5. 启动程序：执行 python run.py，会弹出一个图形界面。

选择源照片（你想换的脸，比如马斯克），然后点击直播要使用的摄像头，然后点击直播就行了。

接下来，你就会发现你屏幕中摄像头捕捉的脸不是你自己的了，而是马斯克的。更详细分平台的部署教程可以访问项目地址：

开源地址：https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

这个项目是一个强大的 AI 换脸工具，但技术本身是把双刃剑。开发者通过限制非法内容和强调用户责任，试图引导技术向正向发展。普通用户可以用它来发挥创意，但务必遵守法律和道德底线，避免滥用哦！