@0xLogicrw: MiniMax 开发者关系负责人 Ryan Lee 宣布，面向大模型数学证明的测试时扩展框架 MaxProof 已正式开源，并发布了配套技术论文。 MaxProof 将推理阶段的数学证明重构为演化搜索系统，通过验证、修复与淘汰机制实现推理…
摘要
MiniMax 开源了面向大模型数学证明的测试时扩展框架 MaxProof，并发布配套论文。该框架通过演化搜索机制，使 M3 模型在 IMO 2025 和 USAMO 2026 测试集上均达到金牌分数线。
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缓存时间: 2026/06/12 12:58
MiniMax 开发者关系负责人 Ryan Lee 宣布，面向大模型数学证明的测试时扩展框架 MaxProof 已正式开源，并发布了配套技术论文。
MaxProof 将推理阶段的数学证明重构为演化搜索系统，通过验证、修复与淘汰机制实现推理时缩放。在 MaxProof 框架的支撑下，MiniMax-M3 模型在国际奥林匹克数学竞赛（IMO 2025）与美国数学奥林匹克（USAMO 2026）测试集上分别取得 35 分与 36 分（满分 42 分），双双达到金牌分数线。
在算法设计上，开发团队通过融合生成、验证与修复三大专家能力，构建了多层级防御的验证机制。生成专家以生成式验证器提供的主要奖励信号为引导，开展长程强化学习训练。验证专家专注于明确检错以降低假阳性率。修复专家则通过批判条件下的精细化微调来修正被标记的错误证明。三种专家能力最终被合并至发布的 M3 模型中。
在推理阶段，MaxProof 将证明推导过程重塑为演化搜索。M3 模型被解耦为生成器、验证器、优化器和打分器四种角色。系统首先构建候选证明池作为种群，利用本地修复的补丁与重新探索的重写进行变异，最后通过锦标赛机制筛选出最佳推导。演化搜索机制成功将模型在数学证明上的 best@K 能力转化为更稳定的 pass@1 表现。
RyanLee (@RyanLeeMiniMax): With the MaxProof framework, M3 exceeded the human gold-medal threshold on both sets. In this paper, we go deeper into the technical path behind our progress in mathematical proof: improving the base model, aligning a verifier, building refinement capability, and designing the
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