Oossa

نماذج Nemotron تحصد مستوى الذهب في أولمبيادَي المعلوماتية والرياضيات

حققت نسخ مضبوطة من Nemotron‑3 درجات تجاوزت عتبة الذهب في أولمبياد المعلوماتية الدولي والأولمبياد الدولي للرياضيات لعام 2026.

بقلم نشرته Oossa: 1 دقائق قراءة

Nikita Kachanovsky · Unsplash

أفادت Hugging Face بأن نسختين متخصصتين من نموذجها التأسيسي Nemotron‑3 حققتا درجات على مستوى الميدالية الذهبية في أولمبياد المعلوماتية الدولي (IOI) لعام 2026 والأولمبياد الدولي للرياضيات (IMO) لعام 2026. وحصل نظام IOI، المسمى Nemotron‑3‑Ultra‑CC، على 535.4 من أصل 600 نقطة، متجاوزًا بفارق كبير عتبة الذهب البالغة 361.12، كما تفوق على أعلى نتيجة بشرية، وهي 498.27. أما نظام IMO، المبني على Nemotron‑3‑Ultra باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) والتعلم المعزز (RL)، فحصل على 30 من أصل 42 نقطة، متجاوزًا بقليل الحد الرسمي للذهب البالغ 29.

ماذا فعل الباحثون؟

انطلق المشروعان من نموذج Nemotron‑3 أساسي كبير، وجمعا مسائل متخصصة في المجال، ثم طبّقا أساليب ما بعد التدريب المعتادة. وفي مشروع IOI، أعدّ الفريق 22,000 تحدٍ برمجي وأضاف مسارات استدلال اصطناعية، ثم طبّق الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)، والتعلم المعزز (RL) على نموذج Nano الأصغر. واستخدم الفريق أيضًا حلقة استدلال تسمى GenCorrect، تولّد الإجابات وتقيّمها وتحسّنها. أما مشروع IMO، فجمع مجموعة بيانات تضم 414,890 مثالًا من البراهين بعد تنقيتها، وتشمل التوليد والنقد والتحقق، ثم ضبط نقطة تحقق واحدة باستخدام SFT وأخرى باستخدام RL. وجمع النظام النهائي لـIMO نقاط التحقق هاتين مع النموذج العام، وشغّل مسار عمل للتوليد والتحقق والتحسين من أجل إنتاج البراهين وتطويرها.

أين يمكن للآخرين الاطلاع على العمل؟

أُتيحت جميع النماذج ومجموعات البيانات والشفرة البرمجية على Hugging Face. ويمكن تنزيل نقطة التحقق Nemotron‑3‑Ultra‑CC، فيما تشرح ورقة IOI منهجية GenCorrect. ويضم مشروع IMO نقطتي التحقق الخاصتين بـSFT وRL، ومقياس Nemotron‑IMO‑Bench الذي يشمل 200 مسألة بمستوى الأولمبياد، ومستودع NeMo‑Skills الذي يحتوي على مسار الاستدلال والمطالبات. ويأمل الباحثون أن يعيد المجتمع استخدام «الوصفة ذات الخطوات الأربع»: البدء بنموذج أساسي قوي، وتنقية البيانات، وتطبيق SFT/RL، ثم دمج ذلك مع حلقة استدلال قائمة على التغذية الراجعة.

لماذا يهم

تُظهر هذه النتائج للمطورين أن بالإمكان تحويل نموذج كبير واحد إلى نموذج متخصص ينافس أبرز المتسابقين من البشر، باستخدام وصفة ضبط دقيق قابلة لإعادة التطبيق. وهذا يتيح للهواة وفرق البحث بناء أدوات عالية الأداء لتوليد الشيفرات أو كتابة البراهين، من دون تدريب نموذج تأسيسي جديد من الصفر.

هل كان هذا المقال مفيدًا؟
مشاركة

اقرأ أيضًا

Oossa · النشرة البريدية

أسبوع الذكاء الاصطناعي، مشروحًا

كل يوم اثنين: الأخبار التي تستحق المعرفة، بلغة بسيطة. مجانًا وبلا رسائل مزعجة.