分类： 赛事动态

美国人工智能奥赛申请学校考点，应先取得学校教师、升学指导老师或工作人员的监考同意，再联系USAAIO登记学校信息，并完成账户、网络与场地准备。第一轮报名截止为2027年1月31日美东23:59，每轮均须到场接受真人监考。

一、先向学校提出明确的监考请求

建议先联系熟悉竞赛安排的老师，说明自己希望参加USAAIO，并询问学校是否愿意提供考试场地及监考人员。学校已有考点记录时，可以请负责老师确认本届是否继续组织；学校尚未列入名单时，也有进一步联系登记的路径，不能只凭名单中没有校名就停止准备。

沟通材料尽量简短而具体：写清活动名称、拟参加人数、所在年级、第一轮日期与时间，以及需要使用计算机和网络。监考老师需要知道实际承担什么工作。只有一句“帮我申请一个考点”，很难让对方判断教室、人员和技术支持能否安排。

第一轮在2027年2月19日美东12:00—15:00进行，全球选手须同步参加。按该日美东标准时间换算，北京时间为2月20日01:00—04:00。在国内学校协调场地时，应把跨日和夜间安排一起说清，不能只发一个不带时区的“12点开始”。

二、学校同意后，怎样推进信息登记？

USAAIO的Proctors页面要求优先向学校寻找愿意监考的教师、辅导老师或工作人员；学校同意监考但尚未在名单中时，应联系赛事方补充学校信息。页面公布的联系邮箱为contact@usaaio.org。建议由学校确定一位联络人，以减少重复来信和信息不一致。

以下材料可作为联系前的准备清单。它帮助学校把事情说完整，不代表一张统一的必填申请表，也不意味着发送邮件后立即获得考点确认。

联系时建议说明的事项	对学校实际安排的作用
学校全称及所在地区	便于确认学校身份与时区
负责老师及工作联系方式	建立稳定的后续联络渠道
拟参赛学生人数	估计座位、设备与监考安排
可提供的教室和考试时段	确认能覆盖同步考试及进出场
网络与计算机准备情况	提前发现平台、软件和账号问题

学生报名与学校考点准备需要分别完成。本届报名说明要求学生提交报名信息并安排监考，监考人信息在比赛期间收集。学校正在协调，不等于个人已报名；个人已付款，也不等于场地和监考已经落实。建议把两项状态分别记下来，保留赛事方回复及个人报名确认。

三、让负责老师了解考试任务与设备需求

向老师介绍设备要求时，应说明竞赛既有非编程部分，也有使用Google Colab的编程部分。考试平台用于查看题目与提交答案，Colab用于运行代码、处理数据和生成文件。监考工作主要是组织与监督，算法训练由学生完成，不能把“老师要教会全部AI知识”作为邀请监考的前提。

往届第二轮赛题设计说明可以帮助教师认识这类活动的任务特点：需要从问题条件出发建立模型，再通过代码和数据验证。下图是2026年第二轮的设计说明，可用于解释为何要提前安排计算机与网络演练；本届第一轮的操作要求仍按当前学生与监考说明执行。

2026年第二轮赛题设计说明，图源：USAAIO官网

场地演练建议使用将用于考试的设备和网络，依次检查contest.usaaio.org、赛事官网、Google Colab、Lateran AI及OBS Studio。能打开首页与能顺利完成任务，需要分别测试。应实际登录账户、运行一段简单代码，并录制和回放短视频，确认屏幕与人脸画面均清楚可见。

当前规则要求单显示器，Lateran AI持续运行，OBS记录完整屏幕与人脸；Google账户及必要的双重验证应提前完成。第一轮代码只运行于CPU，不允许使用GPU。这些项目可以由学生与学校技术人员提前检查，避免把安装、授权或账号验证全部留到考试当天。

四、监考账户与考试当天的工作怎样衔接？

监考人员需能登录contest.usaaio.org，账户将在临近比赛时激活。激活后应验证登录，查看test site ID；考试开始时，账户内出现test site code，再提供给本考点学生。考点ID与当天考试代码用途不同，不要把学校在名单中的名称当作学生进入考试的全部信息。

第一轮非编程部分的规定开始窗口为美东12:00—12:15，时长60分钟，系统13:15关闭；编程部分的开始窗口为13:30—13:45，时长75分钟，系统15:00关闭。开考窗口、个人计时和系统关闭时间都要核对，不能把整个12:00—15:00理解为任何时间进场都能拿到完整时长。

负责老师还需查看实时行为记录、处理符合条件的临时锁定、提供并收集草稿纸。非编程部分不得随意离开考试应用，永久锁定无法解除。演练时把登录、开始、提交、异常上报这些动作走一遍，有助于学校明确谁负责处理现场问题。

五、学校无法组织时，可以怎样继续寻找？

学校拒绝或无法安排监考时，可以联系当地大学、图书馆或考试中心，询问其是否愿意承担监考；新机构愿意监考但尚未进入名单时，应将机构信息提供给赛事方。不能把在家远程监控当作到场真人监考的替代方案。每一轮都要落实相应场地和监考安排。

Proctors页面另有面向美国非营利组织的认证考点申请路径，包括501(c)(3)身份、营业执照及指定往届考试监考经历等条件。这是特定机构的申请路径，学校联络流程应按学校情形推进，不能把这组条件直接套给所有学生。最终建议留下个人报名、学校回复、场地时段、负责老师、设备演练五项记录，让每一项都能找到对应负责人和下一步行动。

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2027年USAAIO第一轮报名不要求提前提交自选AI项目；考试中须按赛题提交答案或文件，考后还要补交录屏等材料链接。报名于2027年1月31日美东时间23:59截止。准备参赛时，应分别安排报名、限时答题和材料提交，避免把作品集当成参赛必需品。

一、“提交项目”指什么，先把三个环节分开

不少同学接触过需要提交研究报告、应用演示或项目海报的活动，因此看到人工智能奥赛，就会先考虑做一个完整应用。USAAIO第一轮的安排是先完成报名并落实监考，比赛时进入指定平台答题，按具体任务交付结果。为这场比赛准备自选主题的展示项目，并不是报名流程中的必交步骤。

但这也不意味着只要会做选择题就够了。第一轮分为非编程与编程两部分，编程部分要求学生把思路落实为代码、分析和题目要求的输出。需要掌握的是读懂任务、运行代码、检查结果并完成提交的能力。

把材料按照下面三个环节归类，家长和学生就能更容易判断每一项工作何时完成。

环节	要处理的内容	准备重点
报名与考点安排	注册参赛，落实符合要求的监考	账号信息、通知渠道和考点联系
比赛中的答题	在竞赛平台作答，按编程题要求提交答案或文件	任务理解、代码运行与输出检查
考后补充材料	提交所需材料的链接，包括OBS录屏链接	文件完整、链接可访问、按时提交

平时自己做的分类器或数据分析小练习，可以用于训练。它们是否需要在正式比赛中上传，要看当场题目的具体要求，不能把练习文件直接当作赛事指定成果。

二、编程题的交付能力，应该怎样训练？

2027年第一轮编程部分使用Google Colab编写和运行代码，在contest.usaaio.org查看任务并提交答案或所需文件。训练时可以先用一个小数据集走完全过程，而不急于堆叠模型或制作精美界面。

① 先写清输入与输出。数据在哪里、每一列表示什么、最终需要一个数值、一段解释还是一个文件，都应在动手前理清。题目要求的字段、顺序或文件名，需要逐项对应。

② 先跑通最小可用方案。完成读取数据、基础处理、模型运行和结果输出，检查每一步是否真的执行成功。能运行的基础方案，方便后续定位问题，也能避免只剩最后几分钟才发现文件无法导出。

③ 再做改进与复查。每次只调整一项可解释的设置，记录变化前后的结果。若分数提高却无法说明原因，就继续检查数据划分、评价方式和代码逻辑，避免把偶然变化当成可靠改进。

④ 练习提交后检查。模拟训练也应保留交付步骤：打开导出的文件、核对内容、检查是否选中了最终版本。仅在Colab里看到结果，不等于已经完成竞赛平台上的提交。

三、既然不用自选作品，做小项目还有用吗？

有用，关键在于项目练到了什么。一个规模很小、由学生独立完成的数据分类练习，也能用于训练数据清理、结果解释和复现。反过来，一个主要依赖现成模板、本人无法解释输入输出的大型展示项目，很难帮助学生处理陌生赛题。

作为备考参考，2026年第二轮赛题设计说明强调数学理解与代码实现的结合，也重视从基本原理理解模型。下图展示的是这一届第二轮的设计思路，可以帮助学生理解为什么需要练推理和实现，不能把它当成2027年第一轮的题目清单。

2026年第二轮赛题设计说明

因此，选择练习项目时可以问三个具体问题：换一份数据还能运行吗？删去某个处理步骤会发生什么？能否向老师说明评价结果代表什么？只要这些问题还答不清楚，就值得回到基础环节继续练习。

四、考试环境和考后材料，也要提前演练

第一轮比赛时间为2027年2月19日美东时间12:00—15:00，所有轮次均须到场并接受监考。第一轮代码运行只允许使用CPU。准备设备时，要按比赛软件、录屏与单显示器要求进行检查，提前完成账号登录和必要验证。

考后补充材料须在2027年2月20日美东时间23:59之前提交。录屏应覆盖整个屏幕与本人面部，链接应当能被评审人员访问。提前用一段测试录像检查画面、声音文件设置和存储位置，有助于发现摄像头没有进入画面、录错窗口或磁盘空间不足等实际问题。

建议为本次考试单独建立文件夹，保存通知、测试文件和最终材料，并使用本人能够理解的版本标记。正式提交时，再逐项对照平台上的要求；不自行猜测所有题目都要交相同格式，也不把考后材料的截止时间当作答题截止时间。

五、现在最值得做的准备是什么？

先安排一次小规模的完整练习：读题、处理数据、运行代码、生成结果、检查文件，再尝试向他人解释整个过程。把卡住的环节记录下来，下一次只针对这些环节补练。这样的练习能同时检查知识掌握和操作熟练度。

家长可以帮助核对报名通知、设备和日程；题目分析、编程与结果解释应由学生自己完成。把“能展示一个项目”进一步落实为“能独立处理一道新任务并正确交付”，才更贴近USAAIO的备赛需要。

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USAAIO 官方考纲里没有"第一性原理"这个词，但要求写得很直白：理论要会推导，代码要能从零写出来。"只懂理论不会写"和"只会调库不懂原理"，官方都判定为不够。

一、先说清楚：这不是官方用语

⚠️ 需要说明：我们核对了站内页面和 USAAIO 官网（首页、2027 赛季页、考纲页），都没有用"第一性原理"来描述这项比赛。这个词更多是备赛圈里的说法，意思是从最基本的定义和推导出发理解问题，而不是记结论、套模板。

所以本文不替官方下定义，而是把官方考纲里和这个意思最接近的原话找出来——看完你会发现，USAAIO 对"懂原理"的要求，比"第一性原理"这四个字具体得多。

官方考纲举的例子	属于	考的是什么（解读）
推导线性回归模型中的估计量	理论	公式是怎么来的，而不是只记结果
证明一个矩阵是否为有效的核（即正定）	理论	能用线性代数判断条件是否成立
从零搭建全连接神经网络，并理解每一步的道理	编程	不靠现成模型，自己写出每一层
用 NumPy 从零写一个主成分分析（PCA）类	编程	懂理论还得会实现
前向传播、反向传播及其数学计算（手算）	深度学习基础	梯度是怎么一步步算出来的

二、官方考纲的原话

官网考纲在列完所有知识点之后，专门加了一段说明（以下为译文）：对以上话题，参赛者应当同时理解理论和编程。例如在理论上，要知道如何推导线性回归模型中的估计量、如何证明一个矩阵是否为有效的核；在编程上，要知道如何从零搭建一个全连接神经网络，并理解每一步背后的道理。

紧接着是两句"反例"：只懂理论不会编程（比如不会用 NumPy 从零写一个 PCA 类）是不够的；只会编程而不懂理论（比如只会把 scikit-learn 的 PCA 类当黑箱用，却不理解 PCA 的特征值问题是怎么推导出来的）同样不够。最后一句总结：AI 奥赛既不是纯数学奥赛，也不是纯编程奥赛，要取得好成绩，数学和编程都要过硬。

如果一定要用"第一性原理"来概括，官方的意思大概就是这一段：任何一个模型，你都应该能从数学上说清它为什么成立，也能不借助现成的库把它写出来。

三、考纲里对应的数学底子

要做到"能推导"，考纲列出的 AI 数学基础包括：线性代数（如仿射变换、矩阵分解、特征值与特征向量）、概率与统计（如贝叶斯公式、霍夫丁不等式）、多元微积分中的导数、凸优化（如梯度下降算法与对偶）。

深度学习基础部分还写明要掌握多层感知机模型、常用层（如仿射变换、批归一化、dropout），以及前向传播、反向传播和它们的数学计算（手算）。"手算"两个字很关键——它要求的不是会调用 backward()，而是知道每个梯度从哪里来。

四、放到 2027 第一轮里看

官方公布的 2027 年第一轮分两部分：Part 1 非编码 60 分钟，全部为选择题或填空题；Part 2 编码 75 分钟，在 Google Colab 中编写运行代码、完成分析并生成文件，所有代码只能在 CPU 上运行。第一轮考纲话题包括：Colab 中的 Markdown、AI 数学基础、基础编程、机器学习、PyTorch 深度学习进阶编程、深度学习基础、卷积神经网络基础。

官方还提到：部分题目要求在 Colab 文本单元格里用 Markdown 写解答（例如输入数学公式）；深度学习题必须用 PyTorch 而不是 TensorFlow。站内赛事规则的第二轮评分标准里，也有一项"技术深度：底层原理理解（如数学推导）"——两轮考的都是同一种能力。

五、怎么练"从原理出发"

⚠️ 以下是备赛建议：每学一个模型，做三件事——先在纸上推一遍（损失函数、梯度、最优解条件）；再关掉所有库，只用 NumPy 从零实现一遍；最后和 scikit-learn 或 PyTorch 的结果对照，看差在哪里。

可以从官方点名的例子开始练：线性回归估计量的推导、PCA 的特征值推导与 NumPy 实现、全连接网络的前向与反向传播。这几项练扎实了，考纲里的逻辑回归、支持向量机、k 均值等模型都能用同样的方法过一遍。

考纲的机器学习部分列得很细：监督学习包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、k 近邻、集成学习、偏差-方差权衡、交叉验证和损失函数；无监督学习包括 k 均值聚类和主成分分析。⚠️ 建议把这份清单当作练习目录，每个模型都按"推导—从零实现—对照库函数"三步走一遍，走完一个就在清单上打一个勾，进度一目了然。

六、报名与考试安排

报名截止 2027 年 1 月 31 日 23:59，第一轮 2027 年 2 月 19 日 12:00-15:00（均为美东时间）。每一轮都必须到学校或 USAAIO 授权考点参加，并由真人监考；第二轮为 2027 年 3 月或 4 月，具体地点官方暂未公布。

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官方没说"第一性原理"，但说得更具体：能推导、能从零实现、能讲清每一步——这就是 USAAIO 要的"懂原理"。

 

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有价值——因为第一轮本身就设了三档荣誉：官方写明第一轮个人奖项为杰出荣誉榜、高级荣誉榜、荣誉榜。没进第二轮，不等于这一轮白考。

一、第一轮自己就有奖项

很多同学以为"没晋级＝没成绩"，但官方的奖项设置不是这样写的：第一轮个人奖项为杰出荣誉榜、高级荣誉榜、荣誉榜；第二轮个人奖项为夏令营、金奖、银奖、铜奖、荣誉提名。也就是说，第一轮的三档荣誉是独立评定的，与能否进入第二轮是两件事。

站内还公布了历年获奖名单：2026 年 USAAIO Round1 获奖名单、2026 年 Round2 获奖名单、2025 年 Round2 获奖名单都可以点开查看。拿到荣誉榜就会出现在公开名单里，这一点和只有晋级者才有记录的赛制完全不同。

项目（300 分制）	2026 年	2025 年
第二轮晋级分数线	98 分	53 分
杰出荣誉榜分数线	201 分	217 分
高级荣誉榜分数线	146 分	153 分
荣誉榜分数线	98 分	72 分
第一轮参赛人数	官方未公布	393 人
晋级第二轮人数／占比	官方未公布	76 人／19.3%

二、这些数字说明了什么

先看 2025 年的比赛数据：参赛人数 393 人，晋级第二轮 76 人，晋级第二轮选手占比 19.3%。也就是说，八成左右的参赛者都停在第一轮——这是这项赛事的常态，不是个人的失败。

再看荣誉榜的分数线：2025 年荣誉榜是 72 分，高级荣誉榜 153 分，杰出荣誉榜 217 分；2026 年这三条线分别是 98 分、146 分、201 分。荣誉的门槛和晋级的门槛并不是同一条线，两年的数字也各不相同——所以对着往年分数线判断"我这次算什么水平"，比只问"进没进第二轮"更有意义。

另外值得一提的是第二轮的获奖面：2025 年第二轮 Camper 12 人、金奖 7 人、银奖 12 人、铜奖 21 人，官方写明得奖比例 52/76=68%。这条路径是一层层收窄的，第一轮的成绩本来就该按第一轮的标准去看。

三、第一轮练到的东西不会消失

第一轮的考察内容分三块：AI 基础理论——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辨析；算法实现——用 Python 实现经典算法（如决策树、K-Means 聚类），系统自动评测代码正确性及输出匹配度；数学推导——概率模型计算（如贝叶斯定理）、梯度下降优化过程等，需展示完整推导步骤。

⚠️ 以下是分析，不是官方表述：这三块没有一块是"只为这场考试服务"的。概念辨析对应的是课堂与科研里最基本的判断力，算法实现是能不能把想法写成代码，数学推导决定了你能不能读懂一篇论文的公式。备赛过程本身就是一轮系统的 AI 入门训练。

而且第一轮是到校或 USAAIO 授权考点现场机考，由真人监考，编码题在 Google Colab 中完成——在限时、有人监考的环境下独立写出代码，这种经历和平时在家做练习完全不是一回事。

四、下一年还可以再来

参赛资格是按年龄与学籍设定的：第一轮参赛资格为美国或加拿大公民、永久居民，或在美加全日制就读的初高中生，另须在竞赛年国际赛首日未满 20 周岁，且当年不得为全日制大学生。只要还在这个区间内，就还有下一次机会。

新赛季的节点也已公布：报名开始 2026 年 6 月 1 日（当前报名已开启），报名截止 2027 年 1 月 31 日，第一轮 2027 年 2 月 19 日 12:00-15:00（均为美东时间）；第二轮为 2027 年 3 月或 4 月，夏令营为 2027 年 6 月，具体地点官方暂未公布。手里有一次实战经验，第二次上场对流程、节奏和题型都会熟悉得多。

值得留意的是整条路径的走向：官方写明比赛流程为第一轮→第二轮→美国奥林匹克竞赛夏令营→美国队 IOAI 的前八名、IAIO 的 4 名学生。站内也公布了 2025 赛季的晋级名单，8 名学生代表美国参加 2025 年 IOAI。终点只有十几个名额，中途每一轮的成绩都是独立成立的——用最后一轮的标准去否定第一轮，本身就不合理。

五、复盘怎么做才有价值

⚠️ 以下是备赛建议：第一，把分数放回分数线里看。对照两年的荣誉榜线，判断自己离哪一档还差多少，而不是笼统地说"没考好"。

第二，按三块内容分别归因：是概念辨析不牢、代码写不完，还是推导步骤丢分？三类问题的补法完全不同。第三，用 Colab 重做一遍失分题，关掉所有辅助，从空白写到跑通——第一轮的编码题就是在 Colab 里完成的，这样练最贴近考场。

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三档荣誉、公开名单、一整套 AI 基础训练——第一轮的价值，本来就不是由第二轮决定的。

 

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先说清楚：站内规则页没有写"能不能用 ChatGPT"这一条。但官方写明了考试形式——到校或 USAAIO 授权考点现场机考，由真人监考，未经监考的成绩不予认证，且不能晋级下一轮。这就是判断的出发点。

一、官方写明的考试形式

规则页对比赛形式的描述是：第一轮，到校或 USAAIO 授权考点现场机考（AI 理论＋算法题），由真人监考；编码题在 Google Colab 中完成。第二轮，现场闭卷实战 3 小时（编程＋AI 建模），由真人监考，场地分届不同。

监考要求也写得很明确：每一轮比赛都必须到场参加并由真人监考；考点可以是学生自己的学校，或 USAAIO 授权的考点（大学、图书馆、考试中心）；监考人信息在比赛期间提交；未经监考的成绩不予认证，且不能晋级下一轮。

项目	官方写法
监考	每一轮比赛都必须到场参加并由真人监考；未经监考的成绩不予认证，且不能晋级下一轮
考点	学生自己的学校，或 USAAIO 授权的考点（大学、图书馆、考试中心）
第一轮形式	现场机考（AI 理论＋算法题）；编码题在 Google Colab 中完成
算力限制	Round 1 全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许；Round 2 形式与 Round 1 相同，但部分题目可能需要使用 GPU
第二轮形式	现场闭卷实战 3 小时（编程＋AI 建模），由真人监考

二、为什么这个问题官方没有单独回答

⚠️ 必须说明：站内页面里没有出现"ChatGPT"或同类 AI 工具的字样，也没有单独的"可否使用 AI 工具"条款。本文不替官方下结论——考场上能带什么、能开什么，最终以官方考场规则和监考人的现场要求为准。

但有两条写明的规定值得对照着读：一是现场机考、真人监考，二是第二轮为现场闭卷实战。"闭卷"和"真人监考"这两个词，本身就划定了考试环境的边界。把希望寄托在考场上临时查工具，是很不现实的准备方式。

另外还有一条容易被忽略的限制：Round 1 全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许。这说明第一轮的题目在设计时就控制了算力规模——题目不会要你训练一个大模型，自然也不是靠外部工具堆算力能解决的。

三、考试真正考的是什么

第一轮的考察内容分三块：AI 基础理论——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辨析；算法实现——要求用 Python 实现经典算法（如决策树、K-Means 聚类），系统自动评测代码正确性及输出匹配度；数学推导——概率模型计算（如贝叶斯定理）、梯度下降优化过程等，需展示完整推导步骤。

注意"需展示完整推导步骤"这句：它要的不是一个答案，而是你怎么一步步算出来的。第二轮的评分标准里还有综合表达——逻辑框架（背景→方案→结果→局限性）、技术深度（底层原理理解）、问答响应（评委技术提问的应对质量）。

换句话说，这场比赛考的是你自己的理解，而不是你能拿到什么答案。评委当面追问的时候，能不能讲清楚模型为什么这么设计、局限在哪里，是没法临时补的。

四、备赛阶段可以怎么用 AI 工具

⚠️ 以下是备赛建议，不是官方规则：平时学习和考场是两回事。备赛时用 AI 工具帮自己理解概念、解释报错、复盘代码，都是合理的学习方式；但要守住一条——最后必须自己能在没有工具的情况下写出来。

一个简单的自测方法：学完一个算法，关掉所有工具，在 Google Colab 里从空白开始写一遍，跑通为止。第一轮的编码题就是在 Colab 里完成的，这样的练习和考场环境最接近。数学推导也一样，在纸上把贝叶斯定理、梯度下降的步骤完整写出来，才算真的掌握。

五、报名与资格

第一轮参赛资格为美国或加拿大公民、永久居民，或在美加全日制就读的初高中生，另须在竞赛年国际赛首日未满 20 周岁，且当年不得为全日制大学生。报名截止 2027 年 1 月 31 日，第一轮 2027 年 2 月 19 日 12:00-15:00（均为美东时间）。

后续安排：第二轮为 2027 年 3 月或 4 月，夏令营为 2027 年 6 月，第二轮及后续比赛的具体安排官方暂未公布；晋级方式为 8 名学生代表美国参加 IOAI、4 名学生代表美国参加 IAIO。报名前记得和学校确认考点与监考人安排，这一步比纠结能不能用工具重要得多。

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官方没有单列这一条，但现场机考、真人监考、闭卷实战写得很清楚——把功夫下在自己能写出来上，最稳妥。

 

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