USAAIO训练题应按考纲顺序使用：先做Part 1非编程样题，再练Part 2的Colab编程题，最后用整套限时模拟。第一轮2027年2月19日，报名截止2027年1月31日。
一、先定起点：考纲比题海更重要
USAAIO第一轮覆盖Markdown编程、人工智能数学基础、基础编程、机器学习、PyTorch深度学习基础和卷积神经网络基础。官方在contest.usaaio.org提供2027年Part 1和Part 2的样题，这些材料最适合用来确定起点。
不要一上来就找最难的深度学习题。先用样题判断自己卡在哪一层：数学基础、代码实现、模型理解，还是Colab操作。不同层的补法完全不同。
二、Part 1非编程：先练读题与判断
Part 1是20道题、60分钟，题型为多项选择或三位整数填空，满分150分。答对7.5分，答错0分，留空1.5分。官方样题可以帮助你熟悉题干长度、选项风格和填空格式。
开始阶段可以不计时，把每道题的条件、考点和错误原因写下来。第二周开始按60分钟限时，练习在不会的题上做取舍。留空有分，盲目乱猜不一定划算；能排除选项时再判断是否作答。
三、Part 2编程：先跑通一条最小流程
Part 2是75分钟编程，使用Google Colab，第一轮只允许CPU。训练时不要只看代码，要自己完成“读题—写代码—运行—保存—提交”的完整流程。
可以从一个小型PyTorch任务开始：读数据、定义模型、训练几个epoch、保存文件、确认文件能被重新打开。把这条流程走顺，再增加模型复杂度。考试时间有限，熟悉环境比堆模型更重要。
USAAIO公开赛题设计说明节选
四、六周练习顺序
| 周次 | 重点 | 检查方式 |
|---|---|---|
| 第1周 | 数学基础与Python语法 | 能独立写小脚本并解释输出 |
| 第2周 | Part 1样题与选择题节奏 | 60分钟完成20题并复盘 |
| 第3周 | 机器学习基本概念 | 能说明训练集、验证集与损失 |
| 第4周 | PyTorch与Colab流程 | CPU环境完成一次训练与保存 |
| 第5周 | CNN与文件提交 | 限时75分钟完成一套编程任务 |
| 第6周 | 整套模拟 | 按12:00—15:00时间轴合练 |
这张表是学习建议，不是官方课表。每个人基础不同，可以根据诊断结果调整周次，但不要跳过Part 1直接刷Part 2。整套模拟按第一轮12:00—15:00的总时段安排，其中Part 1控制在60分钟、Part 2控制在75分钟。
五、先判断该补数学还是编程
做完Part 1样题后，如果错误集中在概率、线性代数或函数图像，先补数学基础；如果题目看得懂但写不出代码，先补Python和Colab操作；如果代码能跑但不知道模型为什么这样设计，再补机器学习与深度学习概念。三类问题对应三种练习，不要用同一种刷题方式解决。
Part 2的训练可以按“读题—写代码—运行—保存—提交”拆成五个检查点，每次只记录最慢的环节。连续三次都在同一个环节超时，就把下一周的一半时间放在那里。例如每次都在保存文件上出错，就专门练文件名、路径和提交格式，而不是继续加模型层数。
训练题的难度也应该逐层增加：先做只涉及一个概念的短题，再做需要两三个步骤的中题，最后做需要读完整段材料的长题。如果一道题需要同时补三个新概念，说明它不适合作为当前练习。
六、训练题怎么选
优先顺序是官方样题、官方考纲对应的基础练习、历年公开材料，最后才是自己找的扩展题。选扩展题时看它是否覆盖考纲中的概念，而不是看题目名字是否“高级”。
每做完一组题，记录三件事：卡在哪一步、用了多久、下次先检查什么。错题记录要写到具体动作，例如“忘记把答案补成三位数”“Colab文件没有保存到可提交的位置”。
七、常见误区
① 从深度学习难题开始。基础编程和数学没稳，难题只会增加挫败感。
② 只看代码不动手。Part 2考的是在限定环境里完成并提交，必须自己跑。
③ 用GPU练习。第一轮只允许CPU，平时就要在CPU环境训练。
④ 忽略Part 1的计分规则。留空有1.5分，答题策略需要单独练。
⑤ 把样题当全部题库。样题用来定起点，后续还要按考纲扩展。
训练题从哪里开始做，答案不是某个网站，而是自己的诊断结果。先用样题定位，再按Part 1、Part 2和整套模拟逐层推进，练习才会有效。
每周复盘时只问三个问题：哪类题稳定、哪类题超时、哪类题仍然靠猜。答案写在周表上，下一周的计划就有了依据。如果三周内同一类题没有改善，先换练习材料，而不是继续加量。
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