Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用 SFT、RL 和生成-验证-精炼推理流程,让模型在 IOI 2026 拿到 535.4/600、在 IMO 2026 拿到 30/42,均超过官方金牌线。
推荐理由:原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集,可复用到其他高难领域。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用 SFT、RL 和生成-验证-精炼推理流程,让模型在 IOI 2026 拿到 535.4/600、在 IMO 2026 拿到 30/42,均超过官方金牌线。
推荐理由:原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集,可复用到其他高难领域。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果,并在 GitHub 公开 Lean 证明形式化与研究细节。
推荐理由:OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果与 Lean 形式化证明,可了解其研究路径。
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything,把标准 JEPA 的单一预测拆成四个正交因子、各由独立预测模块处理,再重组为完整世界状态,在物理、机器人、天气预报等十个测试任务上超过同架构同数据的标准 JEPA。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的性能与续航代价,并给出可复用的卸载工具链,为物理 AI 推理架构提供实测依据。
微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc,通过学习式重排序整合两者互补预测,在常见与罕见反应类型上均表现强劲。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 公开。