不少备战 NOAI 的同学，对比赛的平台环境、可用的库、预训练模型、内置 AI 助手、baseline等细节有很多疑问。为方便大家，我们把 NOAI / IOAI 官方常见问题答疑做了整理归类。以下内容根据官方 FAQ 汇总，具体规则与版本以官方最新公布为准。
这些问题多集中在第二轮（线下实战）的比赛环境与工具使用上，属于"细节但关键"的部分——提前弄清楚，能避免正式比赛时因环境不熟而手忙脚乱。建议对照下面的分类逐项确认，看看自己是否都清楚。
一、关于比赛平台与环境
Q：NOAI 在什么平台上比赛？
A：比赛在玻尔（Bohrium）平台上进行，可通过 Notebook 执行（推荐），也支持 SSH 接入（稳定性稍差），并提供本地 VSCode 环境。
Q：Python 版本是多少？环境怎么对应？
A：Python 版本约为 3.12；线下环境对应玻尔的 ioai3.6 版本。Docker 镜像通常在测试（初级站）后发布。
Q：可以访问在线文档吗？
A：官网文档一般不能直接访问，但可以通过平台内置的 AI 助手来获取相关说明。
Q：比赛用什么算力？训练时长有要求吗？
A：比赛使用云端 GPU 与 CPU 算力，具体配置因题而异；每道题会明确标注是 CPU 还是 GPU 评测，并给出建议训练时长（由科学委员会经 beta-test 验证多种方案后给出）。
二、关于可用的库与工具
Q：都预装了哪些第三方库？
A：用于 AI 训练的 PyTorch，以及 NumPy、Pandas、scikit-learn、SciPy 等主流库均已预装，并支持 CUDA / 类 CUDA 架构；各类自动化加速调参（AutoML）库通常不可用。可在玻尔 Notebook 中用 !pip list 查看当前可用的库及版本。
Q：能自己 pip 安装库吗？
A：不允许自行安装。每道题会提供 baseline.ipynb，环境中已备好所需的库，另有玻尔内置 AI 助手可用。
Q：第二轮可以安装哪些库？
A：以官方发布的指引为准（官方通常在 6 月 10 日左右发布相关说明）。
三、关于预训练模型
Q：离线环境能导入自己下载的预训练模型吗？
A：默认不能导入自行下载的预训练模型（也无法通过 Hugging Face 等平台导入他人训练好的模型）。某些题目所需的特定模型，会以离线方式预置好，并在 baseline 文件中给出使用说明。
Q：2026 年可以用 Transformer、大语言模型相关库吗？
A：Transformer 库本身不受限制，但预训练模型受限；如 CLIP 模型仅限特定题目使用。官方每年会发布具体规范。
四、关于平台内置 AI 助手
Q：第二轮能用 AI 吗？代码必须手写吗？
A：比赛在玻尔平台进行，平台内置 AI 助手（能力大致相当于 GPT-4o-mini），每轮对话有约 1000 tokens 的上下文限制；具体使用限制会在赛前公布。
Q：AI 助手的 token 限制怎么理解？
A：1000 tokens 指"一轮用户输入 + AI 输出"的额度，没有单独的每轮输出上限，且总对话轮数不受限制。
五、关于 baseline 与提交
Q：会提供 baseline 吗？需要从零写全部代码吗？
A：每道题都提供 baseline.ipynb，其中规定了提交格式与接口。选手只需修改与解题相关的部分，不需要从零编写全部代码。
Q：训练好的模型可以单独集成测试吗？
A：视题目要求而定，具体会在题目说明中写明。
六、其他常见问题
Q：函数、包的说明去哪看？作答用什么语言？
A：函数说明会直接标注在试卷上；中文考区需用中文作答、不支持英文答题。
可以看出，NOAI（尤其第二轮）对"在受限环境里高效解决问题"的能力要求很高：不能随意联网、不能自装库、不能自带模型，还要在有限的 AI 助手额度内完成建模。这些约束本身就是竞赛的一部分——谁能在规定环境里把模型训得更准，谁就更有优势。因此，提前在类似的玻尔环境中练手、熟悉 PyTorch 与 baseline 的用法，比临场摸索重要得多。
七、关键结论速览
| 事项 | 关键结论 |
|---|---|
| 比赛平台 | 玻尔（Bohrium），Notebook / VSCode |
| Python 版本 | 约 3.12 |
| 预训练模型 | 默认不能自带，特定题目已预置 |
| 内置 AI 助手 | ≈GPT-4o-mini，1000 tokens / 轮，不限轮数 |
| 库安装 | 不能自行 pip，常用库已预装 |
| baseline | 每题提供，只改解题相关部分 |
（注：以上为官方常见问题的整理，部分技术细节每年可能调整，请以 NOAI / IOAI 官方最新公布为准）
八、还有疑问？想系统备赛？
以上为常见问题的整理，更多细节与最新规则请以官方公布为准。如果你对 NOAI 的赛制、环境或备赛还有疑问，或想系统学习 AI 竞赛，不妨从一节体验课开始了解。
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