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内容提要
AI数学奥林匹克比赛冠军团队使用了NuminaMath 7B TIR模型，该模型是deepseek-math-7b-base的微调版本。第二名和第三名团队也使用了DeepSeek-Math-7B-RL模型，但微调了不同的参数。前四名团队都选择了DeepSeekMath-7B作为基础模型。NuminaMath 7B TIR模型在数学问题推理方面表现出色，但在几何问题上存在一定困难。
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关键要点
- AI数学奥林匹克比赛中，Numina团队获得冠军，CMU_MATH第二，after exams第三，codeinter和Conor #2分别第四和第五。
- 冠军团队使用的模型是NuminaMath 7B TIR，是deepseek-math-7b-base的微调版本。
- 第二名和第三名团队使用了DeepSeek-Math-7B-RL模型，但微调了不同的参数。
- 前四名团队均选择DeepSeekMath-7B作为基础模型，表现优异。
- NuminaMath 7B TIR模型在数学问题推理方面表现出色，但在几何问题上存在困难。
- NuminaMath 7B TIR模型经过两个阶段的监督微调，第一阶段在自然语言数学问题上微调，第二阶段在工具集成推理的合成数据集上微调。
- 该模型专为解决竞赛级别数学问题而创建，不适用于一般聊天应用程序。
- 冠军团队发现该模型能够解决AMC 12级别的问题，但对AIME和数学奥林匹克级困难问题的解决方案生成较难。
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