엔비디아 연구진이 Nemotron 3 Ultra 모델을 후공용 훈련과 테스트 타임 추론 설계로 개선해 국제수학올림피아드(IMO) 2026에서 42점 만점에 30점을 획득, 금메달 기준을 달성했다고 밝혔다. 시스템은 지도 미세조정과 강화학습으로 훈련한 두 개의 특화 체크포인트와 범용 모델 등 총 3개의 Nemotron 3 Ultra 체크포인트를 활용해 후보 증명을 생성·검증·개선하는 반복 탐색을 수행하며, 별도의 고연산 단계가 최종 제출안을 선정한다. 별도의 정형 증명기나 외부 도구, 인터넷 접속 없이 순수 자연어로 작동하는 것이 특징이다. 연구진은 훈련 데이터와 코드, 제출 증명, 200개의 신규 올림피아드 문제로 구성된 벤치마크 Nemotron-IMO-Bench를 공개했다.
- •Nemotron 3 Ultra 기반 시스템이 IMO 2026에서 42점 만점 중 30점으로 금메달 기준 달성
- •지도 미세조정·강화학습으로 훈련한 특화 체크포인트 2개와 범용 모델 등 3개 체크포인트 활용
- •정형 증명기·외부 도구·인터넷 없이 순수 자연어로 증명 생성·검증·개선
- •훈련 데이터, 코드, 제출 증명, 체크포인트를 오픈소스로 공개
- •200개 신규 문제로 구성된 벤치마크 Nemotron-IMO-Bench 함께 공개
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An Open Recipe for IMO Gold: Training Nemotron for Olympiad Mathematics
- 1.네모트론 3 울트라 기반 IMO 2026 금메달 기준(42점 만점 중 30점) 자연어 증명 파이프라인 공개
- 2.일반 모델과 2개 특화 체크포인트가 반복적으로 증명을 생성·검증·수정하는 테스트시점 연산 시스템
- 3.형식 증명기·외부 도구·인터넷 접속 없이 순수 자연어로만 동작
- 4.학습 데이터, 학습·추론 코드, 제출 증명, 신규 200문제 벤치마크 'Nemotron-IMO-Bench'까지 공개
왜 중요한가?
형식 증명기나 외부 도구 없이 자연어 추론만으로 올림피아드 수학 금메달 수준에 도달했음을 오픈 모델로 재현 가능하게 공개해, 고난도 추론 연구의 진입장벽을 낮춘다.
본문 미리보기
arXiv:2609.10712v1 Announce Type: new Abstract: We study how model post-training and test-time inference design affect natural-language proof generation for hard olympiad mathematics. Starting from Nemotron 3 Ultra, we train two specialist checkpoints using supervised fine-tuning and reinforcement learning, and evaluate checkpoint choice, verification, and refinement. Based on these findings, we present an open-model test-time-compute pipeline. The system operates entirely in natural language,
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