في خطوة غير مسبوقة نحو دمج الذكاء الاصطناعي في مجالات الرياضيات، قام فريق بحثي بدراسة تأثير تصميم تدريب النماذج واستخدامها في وقت التقييم على توليد الإثباتات بلغة طبيعية للرياضيات الأولمبية الصعبة. بدأ هذا التحقيق باستخدام نموذج نمترون 3 ألترا (Nemotron 3 Ultra)، حيث تم تدريب نموذجين جديدين متخصّصين بواسطة التعلم تحت الإشراف والتعلم المعزز.

عبر تقييم أداء النماذج والفحوصات اللاحقة، تم تطوير نظام يتيح التحقق وضبط النتائج بطريقة مبتكرة. يعمل النظام كليًا بلغة طبيعية دون الحاجة إلى أثباتات رسمية أو أدوات خارجية أو الوصول إلى الإنترنت.

قدمت ثلاثة نقاط تفتيش لنموذج نمترون 3 ألترا - النموذج المتاح للجميع واثنين من المتخصصين الذين تم تدريبهم لاحقًا - نظاماً بحثياً تدريجيًا يقوم بتوليد، والتحقق من، وتنقيح الإثباتات المرشحة. تلي ذلك مرحلة حسابية مستقلة لاختيار كل عرض نهائي.

وفي إنجاز مدهش، سجل النظام 30 نقطة من أصل 42 في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO) لعام 2026، حيث وصل إلى عتبة الميدالية الذهبية. وكجزء من هذه المعايير الجديدة، سيتم إصدار نقاط التفتيش المتخصصة التي تم التدريب عليها فضلاً عن بيانات التدريب، ورمز التدريب والاستنتاج، والحلول المقدمة، وNemotron-IMO-Bench، وهو معيار جديد يضم 200 مشكلة بمستوى الأولمبياد.

هل سنشهد قريبًا المزيد من الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي بالرياضيات؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!