分类： 赛事动态

深入了解比赛规则是取得优异成绩的前提。2026年国际人工智能奥林匹克（IOAI）中国区的选拔与竞赛规则体系科学严谨，全面考察学生在人工智能领域的理论根基与实践能力。其规则核心可分为选拔机制、考察内容与形式、以及晋级标准几个方面。

一、 分层选拔机制

中国区的活动采用阶梯式晋级规则：

1. NOAI水平测试： 为初选轮次，采用线下笔试形式，筛选出具备基本AI知识和编程能力的学生。在此轮排名前200的考生可获得晋级资格。
2. NOAI中国站： 为复选轮次，面向晋级学生，以计算机上机实验的形式进行，重点考察解决真实AI问题的实践能力。
3. IOAI国际站： 终极目标，由在中国站表现最出色的8名学生组成国家队，代表中国参加全球总决赛。

二、 核心考察内容与形式

IOAI竞赛本身注重理论与实践的紧密结合。

理论考试（通常为5小时）：

• 考察重点： 人工智能所需的数学基础（如线性代数、概率统计）和理论知识（如监督/无监督学习、神经网络原理等）。
• 题型特点： 包含客观题和简答题，强调对原理的理解而非死记硬背。例如，可能出现“解释决策树过拟合的解决方法”这类题目。

实践编程（通常为5小时）：

• 考察重点： 要求独立完成一个完整的AI项目流程，包括数据清洗、特征工程、模型选择与搭建、训练调优直至结果输出。
• 真题示例： 可能包括使用Python实现K-Means聚类算法进行客户分群，或搭建卷积神经网络（CNN）模型完成手写数字识别等任务，过程中需处理数据缺失、模型不收敛等实际挑战。

三、 知识技能要求

比赛对学生的技能要求具体而清晰：

• 编程语言与工具： 官方语言为Python。要求熟练掌握其基础语法、数据结构，并能运用Numpy、Pandas、Matplotlib等库进行数据处理和可视化。
• 人工智能框架： 需要掌握scikit-learn机器学习工具包和PyTorch深度学习框架的基本应用，能够在文档辅助下使用它们解决计算机视觉、自然语言处理等领域的实际问题。
• 领域知识： 广泛涉猎机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域的基本概念和方法。

四、 荣誉设置

在中国区的NOAI活动中，组委会会根据成绩划分荣誉等级，所有参赛者均可获得电子证书。常见的等级划分包括：High Distinction（前10%）、Distinction（前10%-30%）、Merit（前30%-50%）以及Participation（参与奖）。

2026年IOAI中国区的比赛规则体系完善，通过笔试和机试结合的方式，全面评估学生的AI理论知识和项目实战能力。参赛者需具备扎实的Python编程功底，并对主流AI框架和算法有深入理解和应用经验。

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“获得奥赛奖牌能否在升学中享受保送或加分待遇？”这是许多关注国际人工智能奥林匹克（IOAI）的家长和学生最关心的问题之一。需要明确的是，截至目前，IOAI奖牌与中国国内的升学保送政策尚未直接挂钩。

根据官方信息，IOAI作为一个新兴的国际性学术活动，尚未进入中国教育主管部门的相关竞赛“白名单”。因此，它目前不与任何国内大学、中学或小学的升学加分、特长生认定或评优评先等政策挂钩，不作为中国中小学升学的直接依据。它更多地被定位为学生基于个人兴趣选择的课外学术活动。

然而，这绝不意味着IOAI奖牌缺乏价值和认可度。 其价值主要体现在以下几个方面：

1. 极高的国际学术认可度： IOAI诞生于国际顶尖学术圈，其学术严谨性和前沿性受到了全球许多知名高校的重视。例如，新加坡等国家的教育体系对各类奥林匹克竞赛成果非常认可。有报道显示，全球顶尖大学如新加坡南洋理工大学甚至会亲自指导高中生备战IOAI，并在招生中青睐此类学生。2024年首届IOAI的金牌队伍中就有两支来自新加坡。
2. 强大的背景提升作用： 对于计划申请海外名校，尤其是瞄准人工智能、计算机科学、数据科学等热门专业的学生来说，IOAI的高级别奖项（尤其是在国际赛中获得的奖牌）是一份极具分量的“学术能力证明”。它能够有力地向招生官展示学生在AI领域超越同龄人的知识深度、科研潜力和国际视野，显著提升申请竞争力。
3. 面向未来的个人能力锤炼： 参与IOAI的过程本身就是对学生计算思维、算法设计、跨学科应用和解决问题能力的极致锻炼。这些能力是未来学术研究和职业发展的“硬通货”，其长远价值远超一纸证书。

未来展望： 人工智能是未来科技发展的核心方向，IOAI作为该领域重要的国际青少年赛事，其影响力和认可度正在快速提升。未来，随着赛事的成熟和发展，其是否会被纳入更广泛的认可体系，值得期待。

目前，IOAI奖牌不能用于国内升学保送，但它是一块含金量极高的“国际敲门砖”，尤其对于计划出国深造的学生是强大的背景提升工具。参与IOAI更重要的价值在于其对个人能力的深度培养和对未来发展的长远助力。

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对于有意参加2026年国际人工智能奥林匹克（IOAI）竞赛的学生和家长来说，掌握一份清晰、准确的时间表是做好备赛规划的第一步。以下是根据官方信息整理的2026年IOAI中国区系列活动关键时间节点，请务必收藏关注。

核心时间线一览：

1、NOAI（高中组）水平测试

• 报名起止时间： 2025年11月1日 - 2026年1月10日 23:59。这是报名的唯一窗口期，错过将无法参加本年度选拔。
• 活动时间： 2026年3月22日（周日）上午9:00-11:00。届时通过审核的报名者需前往所在城市的指定认证评估中心参加线下笔试。

2、人工智能青少年科学训练营（可选）

• 活动时间： 2026年6月18日 - 6月20日。此活动在水平测试之后、中国站之前举行，为期三天，旨在帮助有基础的学生进一步提升。

3、NOAI（高中组）中国站

• 活动时间： 2026年6月21日。此活动紧接训练营之后，仅对水平测试排名前200的学生开放，是决定能否进入国家代表队的关键一役。

4、IOAI 国际站

• 活动时间： 2026年7月 - 8月。国际站总决赛将于夏季在阿联酋阿布扎比举行。从中国站选拔出的8名队员将代表中国出征。

备赛时间规划建议：

• 报名期（2025年11月-2026年1月）： 在此期间，学生可评估自身水平，完成报名手续，并进入系统复习阶段。重点应放在巩固Python编程基础和人工智能核心概念上。
• 笔试准备期（2026年1月-3月）： 这是关键的冲刺阶段。应针对水平测试的题型进行专项练习，并利用官方发布的往年真题进行模拟训练，熟悉考试节奏。
• 实践提升期（2026年4月-6月）： 对于有信心通过水平测试的学生，此阶段应重点转向实践操作，熟练使用Python的数据处理库（如Numpy, Pandas）和深度学习框架（如PyTorch），为中国站的上机实验做准备。

2026年IOAI中国区的选拔时间表已经明确，从2025年底启动报名，到2026年3月进行水平测试，6月举行中国站活动，最终于7-8月参与国际总决赛。合理规划每个阶段的目标，是成功参赛的基础。

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计划参加2026年国际人工智能奥林匹克（IOAI）中国区选拔的同学们，清晰了解整个报名和晋级流程至关重要。整个活动环节紧凑，环环相扣，主要分为四个核心阶段，以下是详细的流程说明。

第一阶段：NOAI水平测试

这是参与活动的第一步，也是基础筛选环节。

• 报名时间： 2025年11月1日至2026年1月10日23:59截止。
• 面向人群： 中国大陆学校在读的9-12年级中学生。
• 报名方式： 采用个人报名形式。
• 活动时间： 2026年3月22日（周日）上午9:00-11:00。
• 活动形式： 在全国各城市的指定认证评估中心进行线下笔试。考试为纸笔形式，不涉及上机操作，题型包括单项选择题、Python编程题、人工智能问题等，时长120分钟。

第二阶段：人工智能青少年科学训练营（可选）

此阶段为非强制性活动，旨在帮助通过初试的学生强化备战。

• 活动时间： 2026年6月18日至20日。
• 活动地点： 计划在华东地区举办。
• 面向人群： 具备一定编程基础的12年级及以下中学生。
• 活动形式： 为期3天的密集学习，重点夯实人工智能与Python编程基础，提升AI应用能力，并针对下一轮中国站的活动进行强化训练和答疑。

第三阶段：NOAI高中组中国站

此环节是国内选拔的核心，侧重实践能力。

• 活动时间： 2026年6月21日。
• 活动地点： 计划在华东地区。
• 参与资格： 仅限于在水平测试中排名前200的学生。
• 活动形式： 在计算机上动手完成人工智能实验，考察解决真实问题的综合能力。

第四阶段：IOAI国际站

这是整个流程的终极目标，代表中国出征世界赛场。

• 活动时间： 2026年7月至8月。
• 举办地： 阿联酋阿布扎比。
• 参与资格： 从中国站脱颖而出的最优秀学生，将组成中国代表队（通常为2支队伍，共8人）。
• 活动形式： 包括线上和线下的赛前集训，以及IOAI国际站正式的个人挑战和团队挑战。

2026年IOAI中国区的报名选拔流程清晰严谨，从年初的水平测试报名开始，经历笔试、可选训练营、中国站实践考核，最终于夏季选拔出最优秀的学子代表中国参加国际竞赛。有意向的学生需密切关注各阶段的时间节点。

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国际人工智能奥林匹克竞赛（IOAI）作为全球科学类奥林匹克大家庭的新成员，正迅速成为全球中学生展示AI才华的最高舞台。2026年，这项备受瞩目的赛事中国区选拔活动——NOAI（National Olympiad in Artificial Intelligence）已正式启动报名，为国内9-12年级对人工智能有浓厚兴趣的优秀中学生提供了一个通往国际赛场的宝贵机会。

IOAI自诞生之初便起点极高，由麻省理工学院、哥本哈根大学等世界知名学府的AI研究者共同发起和组织，并与全球顶尖科研机构紧密合作，确保了其学术深度与前沿性。2024年首届竞赛在保加利亚成功举办，吸引了全球40多个国家的近200名学生参与。2025年第二届赛事在北京举行，规模进一步扩大，参与国家和地区增至63个，参赛学生达310名，充分显示了其蓬勃发展的全球影响力。中国队在历届比赛中表现优异，展现了强大的实力。

2026年中国区的选拔主要通过NOAI进行。报名面向中国大陆学校在读的9至12年级中学生，特别优秀的初中生也可申请参加。这是学生检验自身AI知识水平、与全国同辈交流切磋的绝佳平台。

对于学生而言，参与IOAI/NOAI的意义远不止于竞赛。它旨在通过“可视化、游戏化”的形式，将抽象的AI知识转化为可操作的实践，核心使命是培养青少年的AI思维，是一堂难得的“实战课”。参赛者将系统锻炼从Python编程、数据处理到深度学习框架应用的全流程能力，接触自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，全面提升解决真实AI问题的创新能力和科学素养。

目前，2026年NOAI水平测试的报名通道已经开放。对于有志于在人工智能领域深入探索的青少年来说，这无疑是一个不容错过的机遇。通过国内选拔，优秀者将有机会代表中国，站上2026年于阿联酋阿布扎比举办的IOAI国际站舞台，与全球顶尖学子同台竞技。

2026年IOAI中国区选拔赛报名已开启，这是一项高起点、高规格的国际赛事，旨在发掘和培养未来人工智能领域的领军人才，为国内优秀中学生提供了国际化的成长平台。

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任何一项高水平竞赛都离不开严谨、公平的规则体系。2025年NOAI中国站的比赛规则不仅确保了竞赛的顺利进行，其本身的设计也深刻体现了赛事“注重实战、鼓励创新”的核心精神。本文将为您详细解读这些规则的关键要点。

一、竞赛环境与资源保障规则

为确保所有选手在同一起跑线上公平竞争，赛事组委会在竞赛环境上做了精心安排：

• 统一的云端算力： 所有选手均被分配独立的、性能对等的L4级云端算力资源。这一规则彻底消除了因个人硬件设备差异带来的不公平，使竞赛结果完全取决于选手的算法能力和解题智慧。
• 封闭式竞赛平台： 比赛在统一的在线平台进行，选手只能使用平台内置的工具和服务，不能访问外部资源，保证了竞赛的严肃性和公平性。

二、赛题设置与解题规则

比赛的内容规则是其灵魂所在，直接决定了考查的导向：

• 题目数量与时长： 选手需在连续的6小时内完成4道高难度的人工智能挑战任务。这对选手的时间管理能力、体力耐力以及心理素质都提出了极高要求。
• 允许使用大模型服务： 这是本届赛事最具特色的规则之一。平台明确提供大模型服务，并允许选手在解题过程中使用。这并非“开卷考试”，而是旨在鼓励一种新型的问题解决模式：选手应专注于高层策略和核心逻辑的构思，而将具体的代码实现、数据分析等任务高效地交由AI工具完成。规则引导选手从“编码者”向“解决方案架构师”转变。
• 题目类型的多样性： 题目覆盖自然语言处理、AI4Science、计算机视觉等多个方向，且包含有监督学习、无监督学习等不同范式，全面考查选手的知识广度与应变能力。

三、评分与结果发布规则

比赛的评分和结果发布机制也体现了其规范性：

• 实时分数榜： 在比赛当日，会发布实时更新的分数榜（B榜），让选手及时了解自己的相对位置，增加了竞赛的紧张感和观赏性。
• 学术表现结果： 比赛结束后，官方会择期发布最终的学术表现结果，包括详细的分数和排名。选手可通过指定渠道查询。
• 综合评价： 评分不仅看最终模型的准确率，还可能综合考虑解题思路的创新性、报告撰写的规范性等多方面因素。

2025年NOAI中国站的比赛规则共同构建了一个公平、高效且充满挑战的竞赛环境。它们不仅保障了赛事的顺利进行，更重要的是，通过允许使用AI工具等创新性规则，积极引领了人工智能教育向着重实践、善协作、促创新的正确方向发展。

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能够代表中国参加国际人工智能奥林匹克竞赛（IOAI）是无数AI少年的梦想。那么，选手们需要经过怎样的层层筛选才能最终脱颖而出？本文将系统梳理NOAI2025中国站的完整选拔流程，为有志于参与的未来选手提供一份清晰的路线图。

一、第一轮：水平测试（纸笔测试）

选拔的第一关是面向全国的线上水平测试。这一轮主要采用纸笔考试的形式，重点考查选手的基础知识储备。考试时长通常为2小时，内容涵盖：

• 编程基础： 主要是Python语言的语法、数据结构等。
• 人工智能基本概念与算法： 如线性回归、决策树等经典机器学习算法的原理和理解。此轮考试不涉及上机编程，旨在筛选出理论基础扎实的前50%的选手，进入更具挑战性的下一轮。这一设计确保了后续的实践环节参与者都具备必要的理论知识根基。

二、第二轮：中国站（实验报告）

通过水平测试的选手，将获得参加NOAI中国站现场活动的资格。这一轮是选拔的核心环节，完全以实践能力为导向。选手们会齐聚一堂，在统一的竞赛平台上进行实战挑战。

• 考查内容： 深度聚焦于实战技能，包括但不限于深度学习框架（如PyTorch）的使用、经典算法（如CNN、Transformer）的实现与调优，以及生成式AI的应用能力。
• 形式： 选手需要在规定时间内（例如6小时）完成若干道高难度的AI题目，并可能需要撰写实验报告，阐述其解题思路、方法选择和结果分析。这全面考查了选手的动手能力、问题解决能力和科学素养。本轮的目标是从众多高手中选拔出最顶尖的8-12人，组成备战IOAI的国家集训队。

三、第三轮：国际站（科学轮+实践轮）

进入国家集训队的选手，将接受进一步的训练，并最终通过考核确定参加IOAI全球站的正式名单。IOAI全球站的比赛本身也分为两轮，是对选手能力的终极检验：

• 科学轮： 要求选手通过编程实现特定的AI算法，以解决一个给定的、具有科研性质的复杂问题（如自然语言处理中的某个难题），侧重考查算法深度和科研潜力。
• 实践轮： 要求选手使用生成式AI等工具，设计并实现一个有创意的应用项目（如AI艺术创作或实用工具开发），侧重考查创新思维和综合应用能力。

NOAI中国站的选拔流程设计科学、层层递进，从理论到实践，从基础到创新，全面评估了选手的综合素质。它清晰地指明了一条从AI爱好者成长为具备国际竞争力的青年人才的路径。

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竞赛的命题方向往往预示着该领域对未来人才的期望。2025年NOAI中国站的题目由企业界和学术界的专家共同打造，其设计理念深刻反映了当前人工智能领域的发展趋势和人才需求。本文将从命题来源、设计思路入手，解读其背后蕴含的深意。

一、命题来源：产业与学术的深度融合

本次竞赛的四道题目并非凭空设想，其中有三道直接来源于企业的真实场景或需求，另一道则由化学与人工智能交叉方向的博士基于其研究提供。这种命题模式确保了题目的前沿性和实用性。科学委员会对这些原始题目进行了修改和测试，使其在难度和考查点上更适合中学生竞赛，同时保留了其核心的挑战性。这传递出一个明确信号：AI竞赛正日益强调与真实世界问题的接轨，希望选手能提前面对和解决产业与科研中的实际挑战。

二、命题设计：从知识考查到能力评估的转变

纵观四道题目，我们可以清晰地看到命题设计的几个核心导向：

1. 淡化纯理论记忆，强调实践应用： 题目没有停留在概念问答，而是要求选手在6小时内完成从理解问题、处理数据到训练模型、得出结果的完整流程。这考查的是“做”的能力，而非“背”的功夫。
2. 鼓励工具使用，倡导人机协同： 平台允许使用内置大语言模型，这是一个革命性的设定。它明确鼓励选手将AI作为解决问题的工具。命题者希望看到选手如何利用这一强大工具来辅助代码编写、思路分析甚至跨学科学习，这考查的是在现代技术环境下高效工作的能力。
3. 设置开放性问题，激发创新思维： 尤其是第四题的无监督学习问题，没有标准答案和固定解法，为选手提供了广阔的创新空间。命题者旨在考查选手在面对未知问题时的探索精神、创造性和解决问题的灵活性。

三、命题趋势对学习者的启示

对于广大AI学习者而言，NOAI的命题方向具有极强的指导意义：

• 关注现实世界： 学习AI不能只局限于教科书和标准数据集，应多关注AI在工业、农业、科研、医疗等领域的实际应用案例。
• 拥抱AI工具： 积极学习并使用各种主流的大模型和AI开发平台，将它们内化为自己能力的一部分，思考如何用它们来提高学习和工作效率。
• 锻炼思维灵活性： 多参与开放性项目的实践，尝试用不同的方法解决同一个问题，培养自己的发散思维和批判性思维能力。

2025年NOAI中国站的竞赛命题，充分体现了从“考查知识”到“激发能力”的转变。它指引着AI教育的方向：培养能够灵活运用技术、创造性地解决现实问题的下一代创新者。

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2025年NOAI中国站已圆满结束，其比赛题目与最终结果为我们理解AI人才的能力结构提供了宝贵样本。本文将结合题目内容与赛事结果，分析怎样的知识体系和能力组合才能在当今的人工智能竞赛中占据优势，为AI学习者提供清晰的指引。

一、题目设置与能力映射

本届NOAI中国站的四道题目覆盖了AI的多个核心领域，每一道题都精准地考查了选手的不同能力维度：

1. 自然语言处理题 侧重于对经典模型（LSTM/RNN）的理解与工程实践中的权衡能力。
2. AI4Science化学题 强调利用数据和机器学习解决科学问题的能力，并引入大模型作为分析助手，考查跨领域学习能力。
3. 合成语音检测题 通过数据形式的转换（音频变图像），考查模型迁移和应用能力，以及微调技巧。
4. 宫格图无监督学习题 则是对创新思维和问题转化能力的终极考验，选手需要自行寻找解题路径。

二、从结果反推高分选手特质

通过对优胜选手的分析，我们可以发现他们普遍具备以下共同特质：

• 扎实的基础知识： 对机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉的基本原理有深刻理解，这是应对各类问题的基石。
• 卓越的问题转化能力： 他们擅长将一个复杂的、陌生的真实世界问题，分解、简化为熟悉的AI模型可以处理的形式。例如，将声音检测变为图像分类，将无监督问题通过自行标注变为有监督问题。
• 高效的人机协作能力： 在6小时的紧张赛程中，优胜者能充分利用平台提供的大模型服务。他们将有限的时间用于思考解题的核心逻辑与架构，而将代码实现、数据分析等耗时工作交由AI完成，实现了效率最大化。
• 强大的实践动手能力： 无论是调整模型参数、进行迁移学习，还是自己编写脚本处理数据，他们都表现出熟练的编码和实验能力。

三、对AI学习与教学的启示

本次比赛的结果表明，单纯的理论学习或算法背诵已经无法满足高水平AI竞赛的要求。未来的AI教育应更加注重：

• 项目式学习： 通过完整的项目实践，培养学生定义问题、数据预处理、模型选择与优化、结果评估的综合能力。
• 工具链熟悉度： 鼓励学生熟悉并善用各种AI开发工具和大型模型，将之视为提升生产力的“副驾驶”。
• 跨学科思维： 引导学生将AI技术应用于生物、化学、艺术等不同领域，锻炼其跨学科解决问题的能力。

2025年NOAI中国站的题目与结果是一面镜子，映照出AI创新人才的真实画像。它告诉我们，未来的AI高手，必然是集理论基础、实践技能、创新思维和人机协作能力于一身的复合型人才。

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2025年NOAI中国站的竞赛题目以其高度的实践性和前沿性引发了广泛关注。本次比赛的四道题目分别聚焦自然语言处理、AI4Science、音频处理和计算机视觉等领域，全面考查了选手的人工智能综合能力。本文将为您逐一深度解析这些题目的设计思路、考查要点以及高分选手的解题策略。

一、题目一：组合词分割问题（自然语言处理）

这是一道典型的自然语言处理题目，要求选手将无空格的组合词（例如“人工智能”组合成“人工智能”）正确分割。题目不仅考查了选手对LSTM、RNN等经典序列模型的理解，更考验了一项在实际研发中至关重要的能力：如何平衡模型训练的轮次与最终准确率。在算力和时间有限的情况下，盲目增加训练次数并非最优解，选手需要精准判断何时停止训练以达到效率与效果的最佳平衡。

二、题目二：化学问题（AI4Science）

第二题是一道典型的AI用于科学发现的题目，其灵感来源于化学与AI交叉领域的博士研究方向。此题旨在考查选手利用机器学习方法解决科学问题的能力。题目的一个巧妙之处在于，它允许化学背景薄弱的选手通过平台提供的大语言模型来辅助理解问题、定义新参数。这体现了现代科研的一种新范式：研究者可以借助AI工具快速跨域学习，将精力聚焦于核心的科学假设和模型构建上。

三、题目三：合成语音检测问题（计算机视觉应用）

本题要求选手训练模型以区分真人声音与机器合成的声音。为了降低入门门槛，题目将声音数据转换为了Mel频谱图，从而将一个音频问题巧妙地转化为图像分类问题。这要求选手具备知识迁移的能力，能够将熟悉的计算机视觉模型（如CNN）应用于新的场景。高分选手的策略显示，对预训练模型进行微调（Fine-Tune）是快速取得优异效果的捷径，这考查了选手利用和优化现有资源的能力。

四、题目四：宫格图问题（无监督学习）

作为压轴题，第四题的挑战性最高。它要求模型区分普通图片和由多个小图拼接而成的“宫格图”，且不提供任何数据标签，属于典型的无监督学习问题。此题极大地考查了选手的解题灵活性和创造性。有的高分选手另辟蹊径，利用休息时间手动下载并标注了上千张图片，将问题转化为有监督学习；而另一些选手则尝试使用图像处理技术检测图片中的网格边界线。这两种迥异的思路都取得了成功，充分说明了在AI领域，解决问题并无定法，创新思维至关重要。

总之，2025年NOAI中国站的题目设置清晰地指向了人工智能教育的未来方向：强调跨学科应用、鼓励人机协作、重视实践创新而非死记硬背模型。这些题目不仅是竞赛的标尺，更是AI学习者检验和提升自身能力的绝佳范本。

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