ai竞赛用的模型和chatgpt是一回事吗?NOAI要你用sklearn和PyTorch自己搭模型!

不是一回事。官方要求参赛者掌握 sklearn 机器学习工具包和 Pytorch 框架的基本应用,自己把模型搭出来、训出来;ChatGPT 是别人训练好的产品。不过大纲里确实有大语言模型——考的是原理。

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一、官方对第二轮的能力要求

官方写明: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。

另一处还写明计算机技能要求:Numpy、Pandas 和 Matplotlib 作为数据处理和可视化工具十分常用且重要,要求能掌握这三个包的基本使用方法,并在文档帮助下用于处理数据。这些都是"自己动手建模型"的工具,不是"使用某个 AI 产品"的技能。

对比项 NOAI 要求做的事(官方) ChatGPT 这类产品(通用说明)
你的角色 用 sklearn、PyTorch 把模型搭起来、训练、评估 使用者:输入问题,得到回答
用到的工具 Numpy、Pandas、Matplotlib、sklearn、PyTorch 网页或 App,不需要写代码
模型规模 在实验环境里能训完的小模型 大规模预训练模型
评价方式 上机实验并完成实验报告,看过程与结果 看回答好不好用
大语言模型 作为考查领域之一出现在大纲里 是大语言模型的一种具体产品

二、"用模型"和"做模型"的差别

⚠️ 以下是概念解释,帮助理解官方要求。用 ChatGPT 是使用一个已经训练好的模型:你提问,它回答,中间的参数、训练数据和计算过程都不由你决定。

而 NOAI 第二轮要你做的是另一件事:拿到数据,自己选模型、写代码、训练、调参、评估,再把过程写成实验报告。官方对中国站的描述就是在计算机上动手完成人工智能实验——关键词是"动手完成"。

打个比方:前者像点一份外卖,后者像自己下厨——要知道食材怎么选、火候怎么控,最后还得说明白这道菜为什么这么做。

NOAI水平测试与中国站上机实验安排

三、那大语言模型到底考不考

考,但考的是原理。官方对 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。第二轮的问题也可能涉及自然语言处理、大语言模型等领域。

官方推荐的参考资料里还有斯坦福大学 CS224n 课程幻灯片——自然语言处理及基于 Transformer 的模型课程资料。Transformer 正是当下大语言模型的底层结构——也就是说,官方要你了解的是"这类模型是怎么工作的",而不是"怎么使用某个聊天产品"。

四、两轮的考法差别

第一轮水平测试是以个人为单位完成的纸笔考,不涉及上机,考的是概念与推理;第二轮中国站才上机,面向水平测试排名 TOP 200,形式是上机实验并完成实验报告,选拔中国队队员。

⚠️ 所以对第一轮来说,会不会用某个 AI 工具完全不影响成绩——那是一场笔试。到了第二轮,考的是你能不能独立把实验做出来。

官方还写明,第二轮中国站参考资料对应大纲中 C、D 段内容,并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。也就是说,大纲不只是考试范围清单,它同时指明了该读哪些章节、该做哪些实验。

奖项方面,官方写明奖项评定将以参赛者的最终成绩排名为依据:一等奖前 10%、二等奖前 10%-30%、三等奖前 30%-50%、参与奖 50%。⚠️ 对第一次参加的同学来说,先把第一轮的概念题做扎实,比纠结"要不要用 AI 工具"实在得多。

五、备赛怎么练

⚠️ 以下是备赛建议:官方强烈推荐使用玻尔科研空间站作为实验平台,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;也可以自行在本地搭建环境(Python + Jupyter + Pytorch + sklearn 等)。

练习路径可以是:先用 sklearn 跑通一个分类任务,再用 PyTorch 手写一个小网络,最后挑一个自然语言处理的小任务做完整流程。平时用 AI 工具帮自己理解概念没问题,但最终要能在没有工具的情况下把实验做出来——这才是官方要求的能力。

资格方面,官方写明面向中国大陆学校在读、9-12 年级中学生,活动费用 260 元/人。⚠️ 2027 赛季的报名与各轮时间以官方公布为准。

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竞赛要你做模型,ChatGPT 是做好的模型——大纲里的大语言模型,考的是它怎么工作,不是怎么用它。

 

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