近日，一场面向青少年的人工智能学术盛会——2025NOAI中国站活动已顺利落下帷幕。本次活动吸引了来自全国二十多个城市、五十多所中学的近两百名在人工智能领域有浓厚兴趣和特长的学生参与。经过紧张激烈的角逐，最终有八名优秀选手凭借其出色的综合能力成功晋级，获得了代表中国参加更高层级国际学术活动的资格。
本次中国站的平台环境与规则设置均与未来的国际活动完全一致，旨在为参赛者提供最真实的体验。活动中，每位选手均配备了独立的云端计算资源，确保了竞赛环境的公平与公正。挑战赛持续约六个小时，选手们需要连续完成四项高难度的人工智能实践任务，这不仅是对他们理论知识深度的检验，更是对其技术应用、创新思维和解决问题能力的全面考验。活动还引入了智能体辅助等元素，增添了科技前沿感。平台提供的大模型服务，则鼓励学生探索用创新思路解决问题的途径。
一、 命题深度解析：聚焦实践与交叉创新
本次活动的题目设计颇具亮点，集中体现了人工智能教育的实践性与前沿性。题目来源广泛，既有来自产业界的真实问题，也有源于交叉学科的研究灵感。所有题目均经过科学严谨的打磨与测试，最终形成了兼具挑战性与启发性的赛题。活动中允许选手使用平台自带的大语言模型作为工具，重点考察其灵活运用技术解决复杂问题的能力。
- 自然语言处理挑战： 第一道题目属于典型的自然语言处理范畴。参赛者需要理解并应用相关的经典模型，其难点在于如何精准地平衡模型训练的迭代次数与最终结果的准确性，这需要学生对算法原理有深刻理解并具备丰富的调参经验。
- AI for Science（科学智能）探索： 第二道题目灵感来源于化学与人工智能的交叉领域。它不仅考查学生运用机器学习方法解决科学问题的能力，更巧妙地检验了其利用大语言模型辅助分析、理解复杂科学问题的能力。这使得一些低年级或化学背景较弱的学生，也能通过有效使用工具来解析问题、定义新参数，并取得不俗的成绩。
- 计算机视觉应用创新： 第三道题目要求训练模型以区分真实人声与合成语音。为了降低入门门槛，题目将音频数据转换为梅尔频谱图，从而将问题转化为一项计算机视觉任务。此题重点考查学生对视觉模型的理解和应用能力，特别是对现有模型进行微调优化的技巧。部分学生很快意识到，对特定类型的模型进行精细调整，即可在短时间内获得优异效果。
- 无监督学习能力考验： 与前三题不同，第四道题目不提供预设的数据标签，是一道典型的无监督学习问题。这极大地考验了学生的自主问题定义与解决能力。在解题策略上，学生们各显神通：有的自行标注了大量数据，将问题转化为熟悉的监督学习模式；而高分选手则创新性地运用图像处理技术来检测图像中的特定边界特征，展现了出色的工程化思维。
二、 选拔流程与知识能力要求
中国站的选拔是通往国际舞台的关键环节。整个过程通常分为多个阶段，层层递进，旨在全面评估学生的综合素质。
- 初选阶段： 通常以基础理论测试为主，重点考察学生对编程语言、数据结构以及人工智能基本概念和经典算法的掌握程度，形式可能为线上或线下的客观题考试，不涉及上机实操，主要筛选出具备扎实理论基础的学生进入后续环节。
- 中国站实践阶段： 此阶段是核心环节，采用上机实验与报告撰写相结合的形式。它深入考察学生在深度学习框架应用、经典算法实现以及利用生成式AI工具解决实际问题的能力，侧重于动手实践与成果表达。
- 国际备战阶段： 从中国站脱颖而出的选手将组成代表队。后续培训将更加侧重于科学探究与创新实践，可能包括编程实现复杂AI算法以解决科研问题，以及利用先进AI工具进行创意应用设计等。
参与此类活动，对学生而言是一个系统性的提升过程。它要求参与者不仅要有扎实的功底，更需要具备广阔的视野和灵活的应用能力。所需的知识储备通常涵盖以下几个核心领域：
- 机器学习基础： 理解基本概念、算法以及模型评估方法。
- 深度学习原理： 熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等主流模型。
- 自然语言处理： 掌握文本处理、词向量、文本分类等关键技术。
- 计算机视觉： 了解图像处理、目标检测、图像分割等基本方法。
- 数据处理与分析： 熟练运用数据清洗、特征工程、数据可视化等技巧。
- 编程与框架： 熟练掌握一种主流编程语言及相关的人工智能开发框架。
三、 总结与展望
2025NOAI中国站的成功举办，充分展示了我国青少年在人工智能领域的巨大潜力与蓬勃朝气。通过这类高水平的学术交流与竞技平台，学生们不仅锻炼了解决复杂问题的技术能力，更培养了科学思维、创新意识与团队协作精神。这批优秀学子的涌现，预示着我们在人工智能创新人才培养方面取得了积极进展，为未来智能科技的发展注入了新的活力。我们期待这些年轻的力量在国际舞台上继续展现风采，并最终成长为推动科技进步的中坚力量。
2026年NOAI报名已开启，扫码领取NOAI报名表&备赛资料
