2026年USAAIO美国人工智能奥赛采用严格的两轮进阶赛制，对参赛者的理论基础、算法实现和项目实战能力进行全面考核。深入了解比赛规则，是取得优异成绩的关键。
基本规则：
比赛形式：个人赛。全程要求独立完成，无团队合作环节，确保公平竞争，杜绝“搭便车”现象。
晋级机制：必须通过第一轮选拔，才能获得第二轮参赛资格。
第一轮规则（线上笔试）：
参赛资格：主要面向(1)在美国和加拿大就读的学生，以及(2)拥有美/加国籍的海外学生。
比赛形式与内容：第一轮为线上笔试，侧重于理论基础与算法应用。具体考查内容包括：
1.AI基础理论：辨析监督/无监督学习概念、神经网络原理、损失函数、过拟合与正则化等基础概念。
2.算法实现：要求使用Python实现经典算法（如决策树、K-Means聚类），系统会自动评测代码的正确性及输出匹配度。
3.数学推导：涉及概率模型计算（如贝叶斯定理）、梯度下降优化过程等，需展示完整的推导步骤。
奖项设置：设立杰出荣誉榜、高荣誉榜、荣誉榜。
第二轮规则（MIT线下实战）：
参赛资格：仅限于通过第一轮选拔的考生。
比赛形式与内容：第二轮为在麻省理工学院（MIT）举办的线下实战，重点考察建模能力与创新性。具体内容包括：
1.真实场景建模：
- NLP任务：如情感分析、文本生成，需设计并训练模型（如Transformer）。
- 计算机视觉：如图像分类、目标检测，需优化模型结构（如CNN）。
2.评估标准：
- 性能指标：准确率、召回率、F1分数等。
- 效率优化：程序运行时间、GPU内存占用（享有Google Pro+ GPU资源支持）。
- 泛化能力：通过交叉验证测试模型在未见数据上的表现。
- 创新性加分：对经典模型的改进（如调整注意力机制）、多模态数据融合方案等。
奖项设置：颁发夏令营、金奖、银奖、铜奖、荣誉提名。
理解并适应这两轮比赛的不同规则和侧重点，进行针对性准备，是参赛者从众多选手中脱颖而出的核心策略。
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