水平测试之后是中国站：官方写明测试方式是上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员，2026 年安排在 6 月 21 日、华东地区。所以接下来要补的不是刷题，而是上机能力和实验报告。
一、下一站是中国站
官方的年度安排写得很清楚：NOAI 中国站，2026 年 6 月 21 日，1 天，活动地点华东地区，面向人群为水平测试成绩优异者；测试方式是上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员。再往上是 IOAI 国际站，2026 年 8 月在哈萨克斯坦，面向 IOAI Team China（2 支队、8 人）。
和第一轮相比，考法整个换了：第一轮是以个人为单位完成纸笔考、不涉及上机；中国站要真正在机器上做实验，并把过程与结果写成报告。准备方向也要跟着换。
| 阶段 | 官方信息 | 要准备什么 |
| 第一轮 水平测试 | 纸笔考（不涉及上机），2026 年 3 月 22 日上午 | 已完成 |
| 中国站 | 2026 年 6 月 21 日，华东地区；上机实验并完成实验报告，选拔中国队队员 | sklearn、PyTorch 的基本应用＋写报告 |
| 科学训练营（可选） | 报名 2026 年 4 月；活动 6 月 18-20 日，华东地区；面向具备一定编程基础的 12 年级及以下中学生 | 自愿参加，紧挨中国站之前 |
| IOAI 国际站 | 2026 年 8 月，哈萨克斯坦；面向 IOAI Team China（2 支队、8 人） | 由中国站选拔产生 |
二、中国站的官方要求
官方对第二轮的要求写在两处。一处是计算机技能：Numpy、Pandas 和 Matplotlib 作为数据处理和可视化工具十分常用且重要，NOAI 学术活动第二轮要求参与者能掌握上述 3 个包的基本使用方法，并能在文档的帮助下在程序中加以应用从而对数据进行处理。
另一处是人工智能进阶知识与技能：NOAI 第二轮要求参与者掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用，并能在文档的帮助下使用它们解决真实人工智能相关研究问题。问题可能涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等多个前沿研究领域。
两处都出现了同一个限定："在文档的帮助下"。这说明官方要的不是背下所有 API，而是能查着文档把问题解决掉——这恰恰是平时要练的习惯：遇到不会的函数，先去看官方文档，而不是直接找现成代码。
三、先把上机环境搭起来
官方给了两种上机方式：参与者可以自行在本地搭建环境（Python + Jupyter + Pytorch + sklearn 等）进行上机实验；同时强烈推荐使用玻尔科研空间站作为实验平台——用浏览器访问，首次完成用户注册后，在页面左侧新建 Notebook 即可立即开始编程；Bohrium Notebook 内置了多种完备的 Python 机器学习编程环境，并提供多种 CPU 和 GPU 机型。
站内还提到，关于这个平台有使用教程可以参考。对刚过第一轮的同学来说，第一件事就是把环境跑通：能新建 Notebook、能导入 sklearn 和 PyTorch、能读进一份数据并画出一张图——这些都通了，后面的练习才有地方落脚。
四、练一个完整的实验流程
⚠️ 以下是备赛建议，不是官方要求。中国站要交实验报告，所以练习时不要只练"跑通模型"这一步，而要把完整流程走一遍：读数据 → 处理与特征 → 选模型训练 → 评估指标 → 写清楚结论和局限。
报告的重点不在字数，而在能不能把"为什么这么做"讲清楚：为什么选这个模型、参数怎么定的、结果说明了什么、哪些地方还不够好。建议每做完一个小实验，就用半页纸把这几条写下来，练到写报告和写代码一样顺手。
官方公布的第二轮问题方向是计算机视觉、语音识别、自然语言处理、大语言模型等前沿领域。练习时可以每个方向各做一个小项目，先求跑通，再求做好。
五、可以用的官方资料
站内整理的备赛资料包括：NOAI 2025、2024 年真题、2026 学术大纲、参考资料与推荐课程、2026 IOAI 教学大纲，以及人工智能青少年科学训练营的信息。其中第二轮中国站参考资料对应大纲中 C、D 段内容，官方建议：在阅读资料过程中请教师和学生选择与大纲内容相关的章节进行学习，并进行上机实验。
站内对 2026 年学术大纲的介绍是：清晰划分了水平测试轮与应用实践轮的考核范围，并强化了 PyTorch 框架应用及对大语言模型等前沿知识的考查。过了第一轮之后，大纲里"应用实践轮"那部分就是接下来的复习范围。
六、时间怎么排
按 2026 年的安排倒推：3 月 22 日水平测试 → 6 月 18-20 日科学训练营（可选）→ 6 月 21 日中国站 → 8 月 IOAI 国际站。从水平测试到中国站有三个月左右，这段时间正好用来补上机。⚠️ 2027 赛季的具体日期与报名窗口官方目前尚未公布，以组委会后续发布为准。
一种可行的节奏是：第一个月搭环境、把 Numpy、Pandas、Matplotlib 用熟；第二个月按 sklearn、PyTorch 各做几个小实验；最后一个月集中练完整流程与实验报告，并按中国站的形式限时演练一次。
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过了水平测试，重点从纸笔转到上机——把环境跑通、把完整实验做熟、把报告写顺，就是中国站要的能力。
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