# Maxproof 论文发布

- 来源：Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
- 作者：ilreb
- 发布时间：2026-06-13 01:37
- AIHOT 分数：71
- AIHOT 标记：精选
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmqb80i4m00faslruqcckz9xw
- 原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.13473

## 精选理由

MiniMax把数学证明拉到IMO金牌线以上，用的不是更大模型而是群体搜索+验证-修复的test-time scaling，做推理产品的人该看看这套流程。

## AI 摘要

6月12日，名为 Maxproof 的论文在 arXiv 上发布，并在 Hacker News 上获得 100 点热度。

## 正文

计算机科学 > 机器学习

[提交于 2026 年 6 月 11 日]

标题：MaxProof：通过生成-验证器强化学习与群体级测试时扩展实现数学证明的规模化

作者：陈嘉诚、张新宇、张顺凯、王彦墨、李林、秦天成、王琴、朱正茂、李天乐、李景阳、李泽涵、蒋彬洋、朱金、丁涵、余飞、陈春雨、宋子建、宋佳源、张志、黄宇南、程伟宇、赵鹏宇、程宇

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摘要：我们提出了 MaxProof，一个面向 MiniMax-M3 系列竞赛级数学证明的群体级测试时扩展框架。M3 首先利用专为低误报率设计的纵深防御生成式验证器，训练了三种面向证明的能力——证明生成、证明验证以及基于批判的证明修复。这些能力被合并到一个单一发布的 M3 模型中。在测试时，MaxProof 将该模型视为生成器、验证器、优化器和排序器，在候选证明群体中搜索，并通过锦标赛选取返回一个最终证明。借助 MaxProof 的测试时扩展，M3 模型在 IMO 2025 上达到 35/42，在 USAMO 2026 上达到 36/42，均超过人类金牌得主阈值。

学科分类： 机器学习 (cs.LG)；人工智能 (cs.AI)；计算与语言 (cs.CL)

引用格式： arXiv:2606.13473 [cs.LG]

（或本版本 arXiv:2606.13473v1 [cs.LG]）

https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.13473

arXiv 分配 DOI（通过 DataCite，待注册）

提交历史

From: Jiacheng Chen [view email]
[v1] Thu, 11 Jun 2026 15:27:06 UTC (2,912 KB)

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