第二届人工智能数学奥林匹克竞赛（AIMO2）成绩公布，竞赛亮点颇多。
大赛顾问委员会成员陶哲轩宣布结果，英伟达团队的AI表现出色，成功解答34道题（共50题）。此次竞赛的50道测试题在延续AIMO1「数值答案」形式基础上，加大「抗暴力破解」难度。该竞赛由Kaggle主办，参赛者需用开源LLM，在有限算力条件下解题。目前最终成绩尚在审核，但大概率胜者已能确定。
英伟达深度学习研究员透露，团队用14B小模型摘得桂冠。令人惊喜的是，微调后的14B超越405B的DeepSeek R1。此14B模型为Qwen -14B，在数百万合成数学测试集微调，支持CoT推理。其高度优化推理，仅用4个L4GPU，5小时内解决34个问题。不过，因团队未提交解决方案，技术细节暂无法得知。英伟达团队由7人组成，包括Christof Henkel、DarraghHanley等。
在本次竞赛中，清华和微软的三人团队荣获第二名，成员有清华大学研究助理教授Foxfi Ning、微软高级研究员ZinanLin以及清华学子yiyouyc。公开排行榜上他们34/50排名第一，私有排行榜31/50排名第二。且他们是Top -5中唯一公开解决方法的团队。其解决方案分三部分：推理导向训练，通过阶段1 – SFT（监督微调）和阶段2 -DPO（数据增强优化）精选数据提升推理能力；效率优化，选择合适推理引擎、权重量化、KV缓存量化提升推理效率；推理时策略，设计有效提示语、进行自一致性聚合等改善效率与推理性能权衡。训练脚本基于Light- R1项目，本地验证用AIME 2025测试集及参考集评估准确率。
此外，竞赛第三名是Nokron，AI得分30；第四名是Søren Ravn Andersen，AI得分29；第五名是来自浙江杭州的匿名选手，AI得分29。
AIMO竞赛意义重大，它是总金额达1000万美元的基金项目，旨在激励开发能与国际数学奥林匹克顶尖人类选手媲美的开源AI模型。本届竞赛有110道数学题，涵盖代数、组合数学等领域，难度达国家奥林匹克竞赛水平，题目针对当前开源大语言模型能力测试设计，由国际解题团队创作新题，避免训练与测试数据混淆。
竞赛评估方式依据预测结果与真实答案的准确率，真实答案为0到999之间整数。奖项设置丰富，总奖金211.7152万美元，前五名团队奖金分别为26.2144万美元、13.1072万美元等。总体进步奖颁发给公开和私有测试集均至少47/50分的最高排名团队，剩余奖金归其所有，若无人获此奖，奖金滚入下一届。
竞赛对代码提交也有要求，需通过Notebook完成，CPU Notebook运行时间≤9小时，GPUNotebook运行时间≤5小时，禁用互联网访问，允许使用免费公开外部数据及预训练模型，提交文件需通过APi生成。
