Исследователи из NVIDIA представили открытый рецепт подготовки языковых моделей для решения олимпиадных задач по математике. Система на базе трёх чекпоинтов Nemotron 3 Ultra набрала 30 баллов из 42 на Международной математической олимпиаде 2026 года, что соответствует уровню золотой медали.
Что произошло
На arXiv опубликована работа «An Open Recipe for IMO Gold: Training Nemotron for Olympiad Mathematics». Авторы взяли базовую модель Nemotron 3 Ultra и обучили два специализированных чекпоинта с помощью supervised fine-tuning и reinforcement learning. В итоговом пайплайне три модели (базовая GA-версия и два пост-тренированных специалиста) работают в цикле: генерация, верификация и уточнение доказательств. Финальный отбор ответов производится на отдельном этапе с повышенными вычислительными затратами.
Ключевые особенности
Система работает исключительно на естественном языке — без формальных верификаторов, внешних инструментов и доступа в интернет. Это принципиальное отличие от подходов, использующих формальные доказательства (Lean, Isabelle) или вычислительные пакеты.
Что опубликовано
NVIDIA выложила в открытый доступ:
— Два пост-тренированных чекпоинта Nemotron 3 Ultra.
— Данные для обучения (SFT и RL).
— Код обучения и инференса.
— Решения, поданные на IMO 2026.
— Новый бенчмарк Nemotron-IMO-Bench — 200 оригинальных задач олимпиадного уровня.
Практические ограничения
Результат впечатляет, но важно понимать контекст. IMO 2026 — не единственный критерий. Система показала высокий результат, но не решила все задачи. Пайплайн требует значительных вычислительных ресурсов на этапе финального отбора. Кроме того, задачи IMO — узкий домен, и перенос этого подхода на более широкий класс математических рассуждений остаётся открытым вопросом.
Почему это важно
Работа демонстрирует, что open-source модели способны конкурировать с закрытыми системами на сложных интеллектуальных задачах. Открытая публикация всех компонентов пайплайна позволяет сообществу воспроизводить и улучшать результаты — это шаг к демократизации передовых методов AI-математики.
Источники
— ArXiv: https://arxiv.org/abs/2609.10712
— Официальный портал arXiv: https://arxiv.org/