首届AI奥数竞赛方案：4支获奖队伍，都选择国产模型DeepSeekMath

　　AI 数学奥林匹克竞赛冠军模型揭秘

　　全球首届 AI 奥林匹克竞赛（AIMO）的获奖名单已经揭晓，五个顶尖团队脱颖而出。其中，Numina 团队凭借 NuminaMath 7B TIR 模型摘得桂冠，CMU_MATH 紧随其后位列第二，after exams 暂居第三，codeinter 和 Conor #2 团队则分别位列第四和第五。

　　冠军团队所采用的 NuminaMath 7B TIR 模型是 deepseek-math-7b-base 的微调版本，经过两个阶段的监督微调，能够高效解决竞赛级别的数学问题。尽管该模型在数学推理能力上逼近 GPT-4，但在处理几何问题时仍显得力不从心，可能是因为其容量有限且缺乏视觉等模态。

　　此次竞赛中，排名前四的队伍均选择了 DeepSeekMath-7B 作为基础模型，并取得了不俗的成绩。该模型在 MATH 基准榜单上超越了许多 30B~70B 的开源模型，展现了强大的数学推理能力。

　　亚军和季军团队则分别微调了两个和单个 DeepSeek-Math-7B-RL 模型，通过策略模型和奖励模型相结合的方式，以及多数投票的策略选择正确答案，展现了出色的表现。

　　排名第四的队伍则采用了 deepseek-math-7b-rl 模型，并通过调整参数设置，使其在 MATH 基准测试中达到了 58.8% 的准确率。

　　这些优秀模型的涌现，不仅展示了 AI 在数学领域的强大潜力，也为未来的数学奥林匹克竞赛带来了新的挑战和机遇。随着技术的不断进步，我们期待 AI 能够解决更多复杂且富有挑战性的数学问题。