摘要由 AI 生成
研究人员提出端到端专业化管道，结合大规模问题筛选、合成推理轨迹、监督微调及强化学习训练 Nemotron-3-Nano-CC 与 Ultra-CC 模型。在 IOI 2025 竞赛中，Nano-CC 经后训练得分达 291 分，引入 GenCorrect 策略后提升至 468 分，超越金牌阈值；Ultra-CC 得分为 502。基于此结果开发的专用 Ultra-CC 系统在 IOI 2026 前瞻评估中，在相同时间、联网及提交限制下得分 535.4 分，超越金牌阈值与最高人类选手分数。据称这是首个在 IOI 题目集上超越最高分人类选手的 AI 系统。
关键实体KEY ENTITIES
GenCorrectNemotron-3-Nano-CCNemotron-3-Ultra-CC
报道态势 · 每日报道量LANGUAGE SPLIT
实体关系
信号强度SIGNALS
关键词热度
- Nemotron-3-Nano-CC1
- Nemotron-3-Ultra-CC1
- GenCorrect1
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研究人员提出端到端专业化管道，结合大规模问题筛选、合成推理轨迹、监督微调及强化学习训练 Nemotron-3-Nano-CC 与 Ultra-CC 模型。在 IOI 2025 竞赛中，Nano-CC 经后训练得分达 291 分，引入 GenCorrect 策略后提升至 468 分，超越金牌阈值；Ultra-CC 得分为 502。基于此结果开发的专用 Ultra-CC 系统在 IOI 2026 前瞻评估中，在相同时间、联网及提交限制下得分 535.4 分，超越金牌阈值与最高人类选手分数。据称这是首个在 IOI 题目集上超越最高分人类选手的 AI 系统。