طورت NVIDIA خطوط أنابيب ما بعد التدريب لنماذجها اللغوية Nemotron-3-Nano-CC وNemotron-3-Ultra-CC لتتفوق في البرمجة التنافسية. ومن خلال الجمع بين تنسيق المشكلات واسع النطاق، وآثار الاستدلال الاصطناعية، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي، أنشأ الفريق أنظمة متخصصة قادرة على استدلال خوارزمي عالي المستوى.
تم تدريب نموذج Nano-CC (30B-A3B) باستخدام كل من الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي، بينما استخدم نموذج Ultra-CC (550B-A55B) الضبط الدقيق الخاضع للإشراف وحده. وتم تقديم استراتيجية تعتمد على التغذية الراجعة تسمى GenCorrect لتحسين الحلول بشكل تكراري أثناء الاختبار. في أولمبياد البرمجة الدولية 2025، حصل Nano-CC على 468 نقطة باستخدام GenCorrect، متجاوزًا عتبة الذهب البالغة 438.3، بينما وصل Ultra-CC إلى 502.
حصل نظام Ultra-CC الخاص بالمنافسة والذي تم تقييمه بشكل استباقي خلال أولمبياد البرمجة الدولية 2026 على 535.4 من أصل 600 تحت القيود القياسية. ويتجاوز هذا النتيجة عتبة الذهب البالغة 361.12 وأعلى درجة حصل عليها متسابق بشري والبالغة 498.27، مما يمثل المرة الأولى التي يتفوق فيها نظام ذكاء اصطناعي على أعلى متسابق بشري في مجموعة مسائل أولمبياد البرمجة الدولية.