标签： 美国人工智能奥赛

USAAIO 第一轮为 3 小时现场机考，分非编码题与编码题两类，编码题须在 Google Colab 完成、全部代码只能跑 CPU。配速关键不在手速，而在把调试时间提前预算出来。2027 年第一轮为 2 月 19 日美东 12:00-15:00，报名 1 月 31 日 23:59 截止。

一、先弄清这 3 小时里你要交付什么

分配时间之前，得先知道时间会花在哪。USAAIO 的题型只有两类：非编码题与编码题。编码题必须在 Google Colab 中完成，而且第一轮有一条硬约束——全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许。

这条约束对配速的影响比多数人预估的大。它意味着你不能靠算力硬扛：模型规模、迭代轮数、数据处理方式都得控制在 CPU 能在合理时间内跑完的范围内。考场上最常见的时间黑洞不是想不出思路，而是写完一版代码点了运行，然后干等着它跑——这段等待时间是纯消耗。

另一件要提前知道的事：这是现场机考，考点为学生所在学校或 USAAIO 授权考点（大学、图书馆、考试中心），全程由真人监考，且全球考生在同一时间开考。所以你不会有"等下网络不好再说"的余地，环境确认必须在考前完成。

项目	第一轮官方口径
时长	3 小时（2027-02-19 美东 12:00-15:00）
题型	非编码题 + 编码题
编码环境	Google Colab，全部代码跑 CPU，GPU 不允许
形式	现场机考，真人监考，全球同一时间开考
参与形式	个人赛
报名截止	2027-01-31 23:59 EST

二、一个可执行的三段式分配

180 分钟不建议平均切给每道题，因为两类题的时间特性完全不同：非编码题的耗时基本可预测，编码题的耗时则取决于你调试了几轮。一个稳妥的框架是：

① 开局 10 分钟：通读全卷、不动笔。把非编码题和编码题分开数一遍，标出哪几道编码题需要训练模型、哪几道只是数据处理或实现某个函数。这 10 分钟是整场性价比最高的投入——它决定你后面 170 分钟不会走错方向。

② 中段 110 分钟：先清非编码题，再打编码题。非编码题不依赖运行环境、不会被跑代码卡住，应该优先落袋。做完后按"实现难度低、运行时间短"的顺序进编码题。

③ 末段 60 分钟：留给最重的那道编码题 + 收尾。其中最后 15 分钟必须锁死用于检查提交状态、确认输出格式、保存 notebook，不再开新题。

这套分配的核心思想是：把不确定性大的任务放在你还有余量的时候做，把确定能拿的分尽早拿到手。

2026年竞赛真题

三、CPU 限制下，怎么把运行时间压下来

既然第一轮不允许用 GPU，那么"让代码尽快跑完"就是一项独立的应试能力，值得在平时专门练：

① 先用小样本跑通全流程，确认没有报错、输出格式正确，再放大到完整数据。很多人反过来做，一上来就全量跑，跑了十分钟才发现某一步写错了；

② 把训练轮数当成可调旋钮，而不是固定值。在 CPU 上，轮数翻倍就是时间翻倍，先跑出一个能用的结果，有余量再加；

③ Colab 的单元格是分段执行的，善用这一点：把数据加载与预处理放在独立单元格里跑一次，后面反复调整模型时不必重复加载；

④ 等代码跑的时候，去做非编码题——这是这场考试里唯一可以"并行"的操作，别盯着进度条发呆。

四、从命题原则倒推：时间该花在哪

官方公布的命题原则说明了这场考试真正想看什么：强调第一性原理，要求从原理出发推导并搭建模型，把 AI 模型当黑箱直接调用会被显著扣分；同时要求数学推理与工程实现结合，并考察模型设计的创造性，而非套用标准模板。

对配速的启示很直接：不要把时间全押在"让它跑出一个高分数"上。一段思路清晰、能说明为什么这样设计的实现，价值高于一段调参调出来但讲不清逻辑的代码。如果时间紧张，与其再试一组超参数，不如把已有方案的推导写清楚。

第一轮考纲涉及的话题包括：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、深度学习基础与 CNN 基础。其中"Colab 中的 Markdown"常被忽略——它恰恰是你在 notebook 里说明思路的工具，写不利索会直接影响表达效率。

五、拿多少分才够：用分数线倒推配速目标

满分 300 分。晋级与荣誉都按当届公布的绝对分数线划定，不是固定百分比。历届数据可作参考：

① 2026 年：第二轮晋级线 98/300；第一轮三档荣誉线为杰出荣誉榜 201、高级荣誉榜 146、荣誉榜 98；

② 2025 年：第二轮晋级线 53/300；三档荣誉线为 217、153、72；当届 393 人参赛、76 人晋级，晋级率 19.3%。

注意一个容易踩的坑：2026 年的荣誉榜线与晋级线恰好都是 98，但 2025 年两者并不相同（72 与 53）——两条线是分别划定的，不能互相推断，更不能拿去预测下一届。

把这些数字换算成配速目标：晋级线通常落在总分的三分之一左右，意味着你不需要把每道题都做到完美。与其在最难那道题上耗到最后，不如确保中等难度的题目全部拿满——这才是 3 小时里最划算的分配方式。

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3 小时里最贵的不是键盘时间，是你盯着进度条等代码跑完的那几分钟。

 

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USAAIO 官方规则写明每一轮都必须到场、由真人监考，这才是第二轮线下考的原因；而"在 MIT 考"并非固定安排——MIT 只是往届承办场地，2027 年第二轮地点尚未公布。报名 2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）截止，第一轮 2027 年 2 月 19 日开考。

一、先纠正一个前提：MIT 不是固定考点

"USAAIO 第二轮在 MIT 考"这个说法之所以流传很广，是因为它曾经确实成立过——但它描述的是某一届的安排，而不是一条长期规则。把两届的实际情况并排看就很清楚：

① 2025 年第二轮：4 月 27 日，在 MIT 举行；

② 2026 年第二轮：两天两地——4 月 4 日在哈佛医学院波士顿校区 TMEC（14:30-17:30），4 月 5 日在 MIT Building 10 Room 250（09:00-13:00），两天合计 7 小时；

③ 2027 年第二轮：官方公布的时间是 2027 年 3 月或 4 月，具体地点尚未公布。

也就是说，MIT 在这里的身份是承办场地，逐届安排，并非赛事的固定属性。如果你看到某处把"第二轮在 MIT"写成 2027 赛季的确定信息，那是把往届当成了通例。在官方公布之前，正确的做法是按"地点待公布"准备，把出行与住宿的决定留到通知发布之后。

项目	官方口径
考试形式	每一轮均须到场并由真人监考
考点范围	学生所在学校，或 USAAIO 授权考点（大学、图书馆、考试中心）
第二轮时间	2027 年 3 月或 4 月，地点未公布
第一轮时间	2027-02-19 美东 12:00-15:00
报名截止	2027-01-31 23:59 EST
违规后果	未经监考则成绩不予认证、不能晋级

二、"为什么必须线下"才是这个问题真正的答案

与其问"为什么在 MIT"，不如问"为什么非得到场"。这一层官方是有明文的，而且只有三句话，值得逐条读：

① 每一轮都必须到场并由真人监考（Every round must be taken onsite and proctored）——注意是"每一轮"，第一轮同样适用，不存在"第一轮在家考、第二轮才线下"的说法；

② 考试在学生所在学校，或 USAAIO 授权的考点举行，授权考点包括大学、图书馆与考试中心——大学之所以频繁出现在名单里，是因为它本来就是最容易满足场地与监考条件的机构；

③ 监考人信息只在比赛期间收集（We will collect your proctor's information only during the competition）——报名阶段不需要填监考人，报名的主体是考生本人。

配套的后果条款同样明确：未经监考的考试成绩不予认证，也不能晋级。所以"到场 + 真人监考"不是形式要求，而是成绩是否算数的前提。理解了这一条，第二轮为什么被安排在大学校园里就不难解释了——它需要的是能容纳集中考试并配齐监考的场地，哈佛、MIT 恰好是历届选中的那类地方。

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三、监考软件这一层，官方说了什么、没说什么

关于监考，有一处需要特别澄清。官方在第二轮赛前说明会的议程中确实列有"监考软件说明"（Proctoring software instruction）一项，但从未公开说明需要录制哪些画面。因此"全程录屏""同时录制脸和手""屏幕监控加人脸录像"这类具体描述，目前找不到官方出处。

这个区分对备考是有实际意义的：你需要准备的是场地与监考人，而不是设备。与其研究要不要外接摄像头、怎么摆手机，不如尽早确认学校能否作为考点、由谁担任监考。真正会导致成绩作废的是"没有到场、没有监考"，而不是某个具体的录制姿势。

四、第二轮到底在考什么

USAAIO 的题型分为非编码题与编码题两类，编码题须在 Google Colab 中完成。两轮的算力设定不同：第一轮全部代码在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许；第二轮部分题目可能用到 GPU，Colab 提供 L4。2026 年第二轮期间，Google 还为每一名参赛者免费提供了 500 个 GPU 计算单元。

从官方公布的第二轮命题原则看，考查方向也很清晰：强调第一性原理，要求从原理出发推导并搭建模型，把 AI 模型当黑箱直接调用会被显著扣分；同时要求数学推理与工程实现结合，题目覆盖经典 AI 概念与 Transformer、生成式模型等现代进展，并考察模型设计的创造性，而非套用标准模板。

这类任务需要连续数小时的专注与稳定的算力环境，也从另一个角度解释了为什么它被放在线下集中进行——2026 年第二轮除了考试，还在赛前安排了哈佛与 MIT 教授的三场主旨报告，线下场地承载的不只是一场考试。

五、赛制链路与晋级线

比赛本身是两轮——Round 1 与 Round 2；第二轮之后的夏令营不是第三场比赛，而是晋级者的集训与国家队选拔环节，Team USA 在夏令营中选出，出战 IOAI 与 IAIO。

晋级按当届公布的绝对分数线划定，不是固定百分比，满分 300 分。2026 年第二轮晋级线为 98/300；2025 年为 53/300（393 人参赛、76 人晋级，晋级率 19.3%）。第一轮的三档荣誉线单独划定：2026 年为杰出荣誉榜 201、高荣誉榜 146、荣誉榜 98；2025 年为 217、153、72。

这里有个容易踩的坑：2026 年的荣誉榜线与晋级线恰好都是 98，但 2025 年两者并不相同（72 与 53）——两条线是分别划的，不能互相推断。第二轮的奖项设置为夏令营资格、金奖、银奖、铜奖与荣誉提名。

六、报名与备考要点

2027 赛季报名自 2026 年 6 月 1 日开启，2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）截止。第一轮为个人赛，全球考生在同一时间开考。参赛资格方面，官方规则页写明适用于美国或加拿大公民、永久居民，或在美加全日制就读的初高中生。

第一轮考纲涉及的话题包括：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、深度学习基础与 CNN 基础。按这个顺序打底，再进入第二轮所要求的第一性原理推导与模型搭建，路径是连贯的。

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把注意力从"在哪个学校考"挪回"到场与监考是否落实"，第二轮的准备就抓在了正确的地方。

 

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英语一般能不能报 USAAIO？能。这场比赛的英文难度并不高，真正的门槛在 Python 与机器学习概念。2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东）、第一轮竞赛 2027 年 2 月 19 日（美东 12:00-15:00）。本文用真实题面说明英文到底难在哪，并给出一份可执行的补齐清单。

一、先回答问题：语言不是报名条件

USAAIO 面向美国与加拿大的 K-12 学生，报名环节不设任何语言成绩要求，不需要托福、雅思，也不看在校英语分数。第一轮为线上进行，学生在自己的设备上作答，不涉及听力与口语，也没有需要现场沟通的环节。

换句话说，"英语一般"这四个字在报名这一步不会产生任何影响。它真正可能造成影响的地方只有一个——读题速度。第一轮考试三小时、满分 300 分，题目全部为英文书面表述，读题慢会挤压思考与写推导的时间。所以这件事该被当作一个可量化的效率问题来处理，而不是一道资格门槛。

关注点	实际情况
语言门槛	无语言成绩要求，不考听说
题面语言	全英文书面表述，含少量数学符号
第一轮形式	线上，满分 300 分，按 Problem 分块给分
报名截止	2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）
第一轮考试	2027 年 2 月 19 日 12:00-15:00（美东）
真正的门槛	Python 编程与机器学习基本概念

二、题目里的英文究竟长什么样？

与其猜测，不如直接看官方题面。以 2026 年第一轮 Problem 1 为例，第一小问的问法是"以下哪一项属于无监督学习的例子"，五个选项分别是根据历史数据与已标注价格预测房价、把邮件分类为垃圾邮件与非垃圾邮件、在没有预设标签的情况下按购买行为对客户分组、判断肿瘤是良性还是恶性、用已标注图像识别手写数字。

把这段还原成词汇要求就很清楚了：句式是标准的"Which of the following…"，从句结构简单，没有长难句，也没有文学化表达。真正需要认识的是 unsupervised learning、labeled、regularization 这类术语，而它们的总量是有限的、可以在两三周内背完的。

2026年竞赛真题

三、卡住学生的其实是这三类词

把往届题面拆开看，会读不顺的地方高度集中，基本逃不出下面三类。

第一类是机器学习术语。supervised / unsupervised、overfitting、bias-variance、precision 与 recall、F1、regularization。这类词在中文资料里也有对应说法，问题只在于学生平时用中文记，考场上看到英文对不上号。

第二类是数学表达的英文读法。题目里会出现"a matrix A ∈ R^{3×4}"或"express your answer in terms of"这类写法，看不懂不是词汇量问题，而是没见过这种表述习惯，多读几份原题就能解决。

第三类是作答指令。Reasoning is required、Justify your answer、Show your work 这类要求直接关系到能不能拿到分。漏读一句 Reasoning is required，写对答案也可能拿不到全部分数，这是英语一般的学生最容易吃亏的地方。

四、从现在到考试日，英语这块怎么补？

距离 2027 年 2 月 19 日还有近半年，英语部分完全不需要占用主线时间，按下面的顺序穿插进去即可。

第一步，做一份术语对照表。把 AI 与统计的常用术语按英文、中文、一句话解释三列列出来，边学概念边填，两三周就能覆盖第一轮常考范围。

第二步，用英文文档替代中文教程。学 NumPy、Pandas、scikit-learn 时直接查官方英文文档，既补了术语，又顺手熟悉了库的用法，是一举两得的做法。

第三步，限时读题训练。拿往届题面只做一件事——读完题后用中文复述一遍题目要求，计时并对照原文检查有没有漏掉条件。这个练习比背单词更直接地改善考场表现。

第四步，把作答句式固定下来。需要写推导的题目并不要求文采，准备几个固定句型描述步骤与结论即可，评分看的是推理是否成立，不是英文是否漂亮。

五、三种常见情况，对号入座

① 课内英语中等、没学过编程：英语不是你的主要矛盾，把全部时间投到 Python 上，术语跟着概念一起记就够了。

② 英语偏弱、但有编程基础：你的性价比最高的动作是背术语加限时读题，两个月内就能把读题速度拉到不影响答题的水平。

③ 英语和编程都刚起步：建议把第一年定位成熟悉题型与打基础，第一轮当作一次真实的诊断，别把目标直接压在晋级线上。

六、常见问题

问：考试可以用翻译工具吗？

答：线上考试的具体规则以组委会当届发布的考场须知为准，不宜自行假设可用。更稳妥的做法是把术语提前背熟，不把成绩寄托在工具上。

问：需要用英文写解题过程吗？

答：需要写推导的题目按英文作答，但对语言的要求是"能说清楚"，不是"写得地道"。用简单句把每一步的依据讲明白即可。

问：孩子读题慢，考场上时间够不够？

答：第一轮三小时的设置对读题速度是留有余量的。真正的风险是在某道题上反复重读题干，所以训练重点应放在一次读准，而不是读快。

问：英语好会不会在这场比赛里有优势？

答：优势存在但很有限，主要体现在节省读题时间。这场比赛的分差来自建模思路与推导完整度，语言只是通道。

七、想先测一测孩子的读题速度？

最直接的办法是找一份往届第一轮题面，让孩子在不查词的前提下读完第一个 Problem，看能否准确复述出题目要求与给分方式。这一步的结果，比任何英语等级都更能说明问题。欢迎通过本网站在线客服或微信扫码联系顾问老师，核对报名资格与备赛路径，并领取 USAAIO 历年真题与解答。

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把英语当门槛，会让人止步；把它当成一份两三周就能背完的词表，事情立刻就变得可操作了。

 

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写给家长：美国人工智能奥赛（USAAIO）2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日 23:59（美东），第一轮竞赛 2027 年 2 月 19 日（美东 12:00-15:00）。这篇不讲口号，只讲家长真正要决策的几件事：孩子能不能报、要投入多少时间、题目难到什么程度、以及家长该做与不该做什么。

一、先弄清这是一项什么样的比赛

美国人工智能奥赛由美国的非营利组织主办，MIT、Google、Jane Street 等机构提供支持，任务是选拔并组建 Team USA，代表美国出战国际人工智能奥林匹克（IOAI）等国际赛事。它不是编程速度赛，也不是做项目、递作品的评审类活动，而是一场有固定考试日、有分数线、有明确晋级链路的学科竞赛。家长最需要先建立的认知是：它考的是人工智能的原理与方法，Python 只是表达工具。

家长最关心的	目前可确认的信息
第一轮报名截止	2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）
第一轮考试时间	2027 年 2 月 19 日，美东 12:00-15:00
面向对象	美国与加拿大的 K-12 学生
赛制	Round 1 线上 → Round 2 线下 → USAAIO camp → Team USA
第一轮满分	300 分，按大题分块计分
主要考查	Python、机器学习原理、数学底座，重第一性原理
2027 Round 2 与 camp	时间尚未公布，以官方公告为准

二、资格问题：这是家长要问的第一句话

这项赛事面向美国与加拿大的 K-12 学生。这一条决定了它不适合所有家庭，请在讨论备考之前先确认孩子的在读身份是否符合官方口径。如果孩子在国内就读，想走人工智能奥赛这条路，通常是从中国区的选拔通道进入国际赛事，两条路径的报名要求并不相同，不要按同一套时间表准备。

把资格问题放在最前面，是因为它是唯一无法靠努力弥补的一环。先确认，再谈投入，顺序反了会浪费一整个赛季。

三、时间表：从现在到 2027 年 2 月，孩子会经历什么

第一阶段（现在到 2027 年 1 月底）：完成报名，同时把 Python 与机器学习基础补到能读懂题干的程度。报名在 2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）关闭，请按美东时区核算，不要卡在最后一天。

第二阶段（2027 年 2 月 19 日）：第一轮线上考试，美东 12:00-15:00，共三小时。这一轮是绝大多数选手会经历的全部内容。

第三阶段（成绩公布后）：达到当届晋级线的选手进入第二轮线下考试，再往上是USAAIO camp（集训营）与国家队选拔。作为参考，2026 赛季的第二轮安排在 4 月 4 日与 4 月 5 日两天、分别在哈佛与 MIT 进行，两天合计约 7 小时；USAAIO camp（集训营）为 6 月 8 日至 12 日，在哈佛物理系 Jefferson Lab 举行。2027 赛季的对应安排尚未公布。

四、题目长什么样？家长可以自己看一眼

很多家长的焦虑来自"不知道题有多难"。其实第一轮的题目形式并不神秘：以官方公布的 2026 年第一轮试卷为例，题目被拆成若干大题，每道大题下设几个小问，每个小问标注分值；相当一部分小问是五选一的选择题，考的是对概念的准确判断，而不是长篇代码。

下面这页真题里的两小问，一问是"随着模型复杂度上升，偏差与方差各自如何变化"，另一问是"什么情况下 F1 分数比准确率更值得参考"。这类问题的门槛不在编程，而在有没有真正理解模型评估的逻辑——这恰恰是可以靠系统学习补上的部分。

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五、孩子需要什么基础？三个可验证的标准

与其问"孩子够不够格"，不如用三个能当场检验的标准来判断：

① 能独立读懂并运行一段带 NumPy 或 Pandas 的 Python 代码，知道每一行在做什么，而不是只会照抄。

② 能用自己的话解释"过拟合"，并说出至少两种缓解办法。能解释，才说明是理解而不是背诵。

③ 看到一道英文题干不会立刻放弃。第一轮全程英文，阅读障碍造成的失分往往比知识缺口更多。

三条里能稳稳做到两条，这一届就值得试；一条都做不到，建议先把 Python 与英文阅读补上，把参赛目标放到下一届，而不是硬报一届去"感受气氛"。

六、关于分数线，家长最容易理解错的一点

这项赛事的晋级按当届公布的绝对分数线划定，不是固定百分比，所以往年的线只能当参考、不能当目标。可查的数据是：2026 赛季第二轮晋级线为 98 分（满分 300）；2025 赛季为 53 分，当届 393 人参赛、76 人晋级，比例约 19.3%。

第一轮还单独设有三档荣誉线，2026 赛季为 Distinguished Honor Roll 201 分、High Honor Roll 146 分、Honor Roll 98 分；2025 赛季则是 217、153、72 分。请注意 2026 年荣誉线与晋级线恰好都是 98 分，但 2025 年两者并不相同（72 与 53），二者之间不存在换算关系，看到某一年重合就推断"荣誉线等于晋级线"是典型的误读。

七、家长真正能帮上忙的四件事

① 把时区和截止时间落到日历上。报名与考试都按美东时间执行，家庭日历上写清楚换算后的本地时间，比任何催促都有用。

② 准备好考试当天的设备与网络。第一轮是线上三小时的考试，提前一天验证设备，比当天临时排查从容得多。

③ 不要替孩子设定名次目标。分数线由当届整体表现决定，把目标定成"读懂题、做完会做的题"，比定成"必须晋级"更能稳住状态。

④ 接受第一年可能只拿到一份成绩单。这项赛事的价值在于持续参与，第一年的定位是摸清自己的位置。

八、常见问题

问：孩子没学过机器学习，第一年报名有意义吗？

答：有意义，但要把预期放对。第一年的合理目标是完整做完一次考试、拿到一个真实分数，用它定位下一年的提升方向，而不是指望一步晋级。

问：需要买很贵的电脑或显卡吗？

答：第一轮不需要。值得一提的是，2026 赛季 Google 为每位进入第二轮的选手免费提供了 500 个 GPU 计算单元，算力问题在更高轮次才会真正出现，且官方有对应支持。

问：这项比赛的成绩含金量如何？

答：可查的战绩包括：Team USA 在 IOAI 2026（阿斯塔纳）获 2 金 3 银 3 铜，在 IAIO 2026（斯洛文尼亚卢布尔雅那）获 1 金 1 银 2 项荣誉提名，在 IOAI 2025（北京）获 3 银 3 铜 1 项荣誉提名。这是一条通向国际赛场的正规通道。

问：家长完全不懂 AI，会不会帮不上忙？

答：不会。家长要做的是时间管理、设备准备与情绪支持三件事，专业内容交给孩子和老师即可。看不懂题目并不影响你把后勤做扎实。

九、想先摸清孩子目前的真实位置？

资格、时间、基础三件事确认完，剩下的问题就只有一个：孩子现在离第一轮的题目还差多远。与其反复猜测，不如用一节课把 Python、机器学习原理、数学底座和官方赛题四块各测一遍，拿到一份可以对照的起点报告。

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家长真正要做的判断只有两个：这条路孩子的身份走不走得通，以及这一年家里能给出多少块完整的周末——把这两件事答清楚，剩下的都是执行。

 

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先给结论：美国人工智能奥赛不是团队赛。各轮选拔全部是个人独立参赛、个人计分，只有最终代表美国出战国际赛事时，才以国家代表队的名义组队。2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东），第一轮竞赛 2027 年 2 月 19 日（美东 12:00-15:00）。本文讲清各轮各自怎么考、名单怎么定，以及哪些环节确实带团队属性。

一、为什么会有"团队赛"这个误会？

这个误会几乎都来自同一处：大家看到的最终报道是"Team USA 在国际赛上拿了几金几银"，于是自然把整场比赛想象成组队参赛。

但"队"这个字在这里指的是结果，不是过程。美国人工智能奥赛的定位是国家队选拔通道——它要从全美的中学生里，一轮一轮筛出最终的那几个人。选拔本身如果允许组队，就无法分辨个人水平，也就失去了选拔的意义。

所以正确的理解是：整个赛程是"个人赛选人、组成一支队伍去打国际赛"。报名时不需要找队友，也没有队伍名额一说，任何符合条件的学生都以个人身份注册、以个人身份答题。

环节	个人还是团队	说明
第一轮（线上）	个人	在校线上作答，2027 年 2 月 19 日，满分 300 分
第二轮（线下）	个人	线下机考，按当届公布的绝对分数线晋级
USAAIO camp（集训营）	个人	营内多场选拔测试，累计表现决定国家队名单
出战国际赛	国家代表队	以 Team USA 名义参赛，2024 年首征时为 8 人
报名要求	—	面向美加 K-12 学生，个人注册，无需组队

二、第一轮：线上个人作答，按 Problem 分块给分

第一轮在线上进行，学生在校完成，考察 Python、机器学习原理与第一性原理式的推导能力。卷面满分 300 分，题目按 Problem 分块，每个 Problem 下面再拆成若干 Part，各 Part 单独标注分值。这种结构意味着一件事：你可以只拿下某个 Problem 的前两个 Part，照样计入总分，不必整题全对。

这一轮还会单独划出三档荣誉线。2026 年为 Distinguished Honor Roll 201 分、High Honor Roll 146 分、Honor Roll 98 分；2025 年则是 217 分、153 分、72 分。两届相差不小，说明荣誉线是按当届卷面难度重新划定的，不能拿去年的分数推今年。

三、第二轮：线下个人赛，分数线也是当届才定

第二轮改为线下进行。以 2026 赛季为例，两天分别安排在哈佛波士顿校区 TMEC（4 月 4 日 14:30-17:30）与 MIT Building 10 Room 250（4 月 5 日 09:00-13:00），两天合计 7 个小时。Google 还为每一位第二轮选手免费提供 500 个 GPU 计算单元，用于赛前训练与实操。

晋级第二轮的门槛不是固定百分比，而是当届公布的绝对分数线：2026 年为 98/300，2025 年为 53/300（当届 393 人参赛、76 人晋级，比例 19.3%）。注意 2026 年的 Honor Roll 线和晋级线恰好都是 98 分，但 2025 年这两个数字是 72 与 53——两条线各自划定，不能互相推算。

整场考试仍是一人一机、独立提交，没有任何组队作答的环节。

四、USAAIO camp（集训营）：多场测试累计，而不是一场定生死

USAAIO camp 就是集训营。2026 赛季于 6 月 8 日至 12 日在哈佛物理系 Jefferson Lab 举行，期间安排多场 team selection test，同时还有哈佛招生说明会等安排。

这里有个容易被名字误导的细节：test 的名字里虽然带 team，但它选的是"进入 team 的人"，考的仍然是个人。国家队名单由营内多场测试的累计表现共同决定，而不是最后一场考试的排名——这对心态的要求其实更高，因为没有哪一场可以放弃。

图源：USAAIO官网

五、真正"成队"的一刻，发生在国际赛现场

走完全部轮次，入选者才组成 Team USA，代表美国出战国际人工智能奥林匹克（IOAI）等国际赛事。这时候"队"才第一次有实质含义：统一集训、统一出行、以国家代表队身份登记参赛。

近几届的成绩可以给出一个规模参照：2024 年首次出征 IOAI，Team USA 共 8 人，取得 4 金 4 铜，且 8 人全部被 MIT 或斯坦福录取；IOAI 2026 在哈萨克斯坦阿斯塔纳举办（8 月 2 日至 8 日），美国队取得 2 金 3 银 3 铜；同年 2 月在斯洛文尼亚卢布尔雅那举行的 IAIO，美国队取得 1 金 1 银与 2 个荣誉提名。下一届 IOAI 将于 2027 年 7 月 4 日至 10 日在新加坡举行。

换句话说，"团队"是这条路的终点风景，不是入场券。

六、三件最容易被误当成团队赛的事

① 学校集体报名。不少学校会统一组织学生参加第一轮，这是组织形式上的集中，成绩仍然一人一份，学校之间也不排名。

② 赛题里出现"协作式"情境。题目可能以多智能体、协同优化等场景命题，但作答者始终是你一个人。

③ 集训营里的分组活动。营期内会有讲座、讨论、社交环节，这些不计入选拔；计入的是那几场 selection test。

七、常见问题

问：需要自己找队友才能报名吗？

答：不需要。报名是个人行为，没有队伍规模要求，也不存在"凑不齐人就报不了"的情况。

问：同校几个同学一起报，成绩会合并计算吗？

答：不会。每位选手的分数独立记录、独立对照当届分数线，同校同学之间没有任何分数上的关联。

问：既然是个人赛，为什么USAAIO camp的测试叫 team selection test？

答：这个名字描述的是用途——用来选出组成国家队的人选，而不是描述作答方式。测试本身仍由选手独立完成。

问：中国学生可以参加吗？

答：这项赛事面向美国与加拿大的 K-12 学生。国内学生如果想走人工智能奥赛路线，通常从中国区的选拔通道进入国际赛事，两条路径的报名口径不同，建议先确认自己的在读身份再决定报哪一条。

八、想知道自己第一轮大概能落在哪条线上？

既然是个人赛，唯一有意义的参照就是你自己的分数。与其纠结赛制形式，不如先用一节课把 Python、机器学习原理、数学底座和官方赛题四块各测一遍，看清自己离 98 分、146 分、201 分这几条线分别还差多少。

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一个人考进去，一群人打出去——这才是这项赛事真正的样子。

 

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人工智能奥赛的学习路径，不该按"第几个月学什么"来排，而该按四条能力线并行推进：编程与数据处理、机器学习原理、数学底座、官方赛题校准。2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东），竞赛 2027 年 2 月 19 日（美东 12:00-15:00）。本文给出四条能力线的具体标准与三个里程碑。

一、路径不是时间表，而是四条并行的能力线

很多人问"学习路径"，期待的是一份"第一个月学 Python、第二个月学机器学习"的月历。但按月排课在这项赛事上很容易失效，原因是它的考法是交叉的：一道题可能同时要求你读懂数学表述、判断模型行为、再算出一个具体数值。任何一条线掉队，题就做不完整。

更实用的方式是把路径理解成四条同时爬升的能力线，每条线各自有可验证的"到位标准"：

① 编程与数据处理线：能用 Python 把数据读进来、清干净、算出想要的统计量。

② 机器学习原理线：不背结论，能解释每个方法为什么这样做、什么时候会失效。

③ 数学底座线：线性代数与概率统计，必须能动手算而不只是"听说过"。

④ 赛题校准线：用官方真题反复对表，确认自己理解的深度和考试要求的深度一致。

路径节点	核心信息速览
赛制结构	Round 1 线上 → Round 2 线下 → USAAIO camp → Team USA
第一轮报名截止	2027 年 1 月 31 日 23:59（美东）
第一轮竞赛	2027 年 2 月 19 日（美东 12:00-15:00）
第一轮满分	300 分，按 Problem 分块、每个 Part 单独计分
核心工具	Python，重第一性原理而非调包经验
参赛对象	美国与加拿大 K-12 学生

二、第一条线：把 Python 练成工具，而不是知识点

这条线的判定标准很朴素：给你一份数据，你能不能在不查太多资料的情况下把它处理好。具体到能力项，需要熟练的是变量与数据类型、列表与字典、函数封装、以及用 NumPy 做数组运算、用 Pandas 做表格筛选与聚合、用 Matplotlib 把结果画出来。

容易被低估的是"数据结构的细节"。切片的左闭右开、DataFrame 与 Series 的区别、缺失值该用均值还是中位数填充——这些看似琐碎的点，恰恰是命题时最容易设置陷阱的地方。判断自己这条线是否到位，可以用一个标准：看到一段代码，能直接说出它的输出，而不需要跑一遍。

三、第二条线：机器学习要学到"能解释"为止

这项赛事在选拔取向上明确偏重第一性原理。也就是说，只会调用现成库函数、记住"随机森林一般比决策树好"这类结论，在考场上帮不上忙。真正要掌握的是每个方法的动机与边界：

偏差与方差：为什么模型复杂度上去后训练误差降了、测试误差反而升？各自的来源是什么？

评价指标：准确率在类别不平衡时为什么会骗人？F1 是怎么把精确率与召回率合起来的？

降维与投影：主成分分析在做什么、投影之后残差代表什么？

神经网络基础：反向传播传的是什么、卷积层的输出尺寸怎么算？

把这四组问题都能用自己的话讲清楚，这条线就基本立住了。

四、第三条线：数学底座决定你能走多远

数学线常被排在最后补，但它其实是天花板。需要动手能力的部分主要是两块：线性代数——向量内积、投影、矩阵乘法与维度对齐；概率统计——常见分布、期望与方差、条件概率与贝叶斯思路。

这里的"动手"不是修辞。真题中会直接要求你算出投影向量的具体表达式、再从中提取整数参数作为答案，光有概念印象是写不出来的。所以这条线的练法应该是每周固定做题，而不是读教材。

五、第四条线：用官方赛题给自己对表

前三条线练到什么程度算够？答案不在教材里，在真题里。以 2026 赛季第一轮的一道题为例：题干先给一个三维向量，要求计算它在某个单位向量上的投影，答案写成特定的分式形式后提取参数求和；紧接着的下一小问，又要求写出投影后的残差向量并再次提取参数。两小问各 5 分，同属一道 15 分的大题。

这道题很能说明这项赛事的风格：数学、编程与机器学习概念被压进同一道题里，任何一环模糊都拿不到分。而分块计分的结构也意味着，即使做不完整道题，把能算的小问算对，分数照样进账。

2026年竞赛真题

六、三个里程碑：怎么知道自己走到哪一段

里程碑一——能独立读完一份真题。不要求做对，只要求每道题都知道它在问什么、需要用到哪块知识。到这一步，说明四条线都已经起步。

里程碑二——在限时条件下拿到稳定分数。三小时之内做完并保持稳定，说明能力已经转化成了考场表现，而不只是纸面理解。

里程碑三——能对着答案讲清每道错题错在哪一条线上。是数学没算对、是概念理解偏了、还是代码逻辑想错了？能精准归因，后续提升才有方向。

七、路径上最常见的三处错位

① 先学框架、后补原理。花大量时间学深度学习框架的用法，却说不清梯度是怎么回事，这在重原理的考法下几乎没有回报。

② 把项目经历当成备赛。做过项目当然有帮助，但项目里可以查资料、可以试错，考场上不行。两者训练的是不同的肌肉。

③ 按分数线倒推投入。晋级线是按当届绝对分数划定的，2026 赛季第二轮线为 98 分，2025 赛季则是 53 分，逐年不同，不能靠往年数字反推今年该学到什么程度。

八、常见疑问

问：四条线要按顺序走完吗？

答：不用。它们是并行的，只是早期编程线的权重高一些，后期数学线与赛题线的权重更高。

问：第一轮考多久、什么形式？

答：2027 年 2 月 19 日美东时间 12:00-15:00，共三小时，线上进行。

问：没进第二轮，这条路径是不是白走了？

答：不是。第一轮单独设有三档荣誉线，2026 赛季分别为 201、146、98 分，达线即有对应荣誉；能力本身也可迁移到科研与项目。

问：第二轮和第一轮的准备方向一样吗？

答：方向一致但强度不同。2026 赛季第二轮在哈佛与 MIT 线下举行，两天共七小时，且 Google 为每位第二轮选手提供 500 个 GPU 计算单元，实操比重明显更高。

问：国内学生能按这条路径走吗？

答：这项赛事面向美加 K-12 学生。国内学生的能力路径可以照搬，但报名通道应看中国区的对应赛事。

九、想知道自己现在卡在哪条线上？

四条线里，最难自我判断的是"我以为我懂了"的那一条。与其自己摸索，不如用一节课把四条线各测一遍，直接定位短板再排接下来的时间。

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路径的意义不在于走得快，而在于每一步都能被验证——能验证，才谈得上进度。

 

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没有大学会公开宣布"认可"某项竞赛，美国人工智能奥赛也不例外，但它与顶尖高校的关联可查证：2026 赛季第二轮考场设在哈佛与 MIT，USAAIO camp（集训营）在哈佛物理系。2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东），竞赛 2027 年 2 月 19 日。本文用公开事实说清其真实分量。

一、"藤校认可"这个说法，本身就需要先纠正

先把最容易误导人的一层拆掉：美国大学的招生办不会发布"认可竞赛清单"，也不存在"拿了某个奖就进某校"的对应关系。任何把竞赛与录取直接划等号的说法，都不来自学校本身。

真正能被核实的，是这项赛事与哪些高校、机构发生了实际关系——场地、师资、经费、赞助、公开发布的战绩。这些是硬事实，也是招生官在阅读材料时能感知到的分量来源。下面几节列出的都是公开可查的部分。

另外要顺带纠正一个常见错误：MIT 与斯坦福并不属于藤校。常春藤联盟只有八所——哈佛、耶鲁、普林斯顿、哥伦比亚、宾夕法尼亚、达特茅斯、布朗、康奈尔。很多机构把"藤校"当成"美国顶尖大学"的同义词使用，读的时候要留意。

项目	核心信息速览
2026 第二轮场地	哈佛（波士顿校区 TMEC）+ MIT（Building 10）
2026 USAAIO camp场地	哈佛物理系 Jefferson Lab，6 月 8-12 日
学术与产业支持	NSF 人工智能研究所、Google、Jane Street 等
赛事出口	选拔 Team USA 出战 IOAI / IAIO / IAI²O
面向对象	美国与加拿大 K-12 学生
2027 关键节点	报名截止 2027-01-31，第一轮 2027-02-19

二、第一条硬事实：第二轮的考场就在哈佛和 MIT

2026 赛季的第二轮是线下举行，而且拆成了两天两地：4 月 4 日在哈佛波士顿校区 TMEC，14:30-17:30；4 月 5 日在 MIT Building 10 Room 250，09:00-13:00，两天合计约 7 小时。

一场中学生赛事能连续借用两所学校的教学楼办考试，本身就说明主办方与这两所学校之间存在稳定的合作关系。这不是"认可"，但比任何宣传语都更具体。

三、第二条硬事实：集训营开在哈佛，日程里排了招生说明会

2026 赛季USAAIO camp是6 月 8 日至 12 日在哈佛物理系 Jefferson Lab 举行的集训营，期间安排多场 team selection test，国家队名单由多场测试的累计表现决定，而不是单场定胜负。

值得注意的是，这次集训营的日程里包含一场哈佛招生说明会。这依然不等于"录取优惠"，但它意味着入围到这一层的学生，会在校园里直接接触到招生方的信息——这是绝大多数竞赛给不了的场景。

四、第三条硬事实：谁在为这项赛事投入资源

赛事公开的支持与赞助名单里，既有学术机构也有产业方：NSF 人工智能与基本相互作用研究所、Google、Jane Street、Temple University 等都在其中。一个具体到可以核对的细节是：2026 赛季 Google 为每一位进入第二轮的选手免费提供 500 个 GPU 计算单元。

为什么这件事值得单独说？因为算力是 AI 竞赛真实的门槛。愿意为几十名中学生承担这笔成本，说明支持方把这批选手当作值得投入的人才池——这层判断，和"名校认可"想表达的其实是同一件事，只是它有据可查。

图源：USAAIO官网

五、第四条硬事实：国际赛场上的成绩单

这项赛事的终点是组建 Team USA 出战国际赛。它是美国学生通往 IOAI、IAIO、IAI²O 三项国际赛事的唯一通道，公开战绩包括：

① IOAI 2026（哈萨克斯坦阿斯塔纳，8 月 2-8 日）：2 金 3 银 3 铜。

② IAIO 2026（斯洛文尼亚卢布尔雅那，2 月 23-27 日）：1 金 1 银 2 项荣誉提名。

③ IOAI 2025（北京，8 月 2-9 日）：3 银 3 铜 1 项荣誉提名。

另外，2024 年美国队首次出征 IOAI 即取得 4 金 4 铜，该届 8 名队员后续全部被 MIT 或斯坦福录取。这条常被引用的数据要读准两点：一是它说的是2024 年那一届的 8 个人，不能推广成"参赛就能进"；二是能进国家队的学生本身在学术、科研、课程上都极为突出，录取是综合结果，竞赛是其中一环。

六、这项赛事在申请材料里真正的作用是什么？

把上面几条串起来看，它的价值不在"认可"两个字，而在三个更实际的地方。

第一是辨识度。AI 方向的中学生竞赛数量仍然有限，一个有国家队选拔链条的赛事，在一堆同质化活动里天然更显眼。

第二是可验证性。荣誉线、分数线、晋级名单都由主办方公开发布，招生官不需要额外求证。

第三是叙事支点。它能自然带出你在 Python、机器学习、第一性原理推导上的真实投入，让文书里的技术兴趣有落点，而不是空谈热爱。

七、关于"藤校认可"的四个误判

① 把"名校办赛"读成"名校录取加分"：场地与合作关系不等于招生政策，两者由完全不同的部门决定。

② 把 MIT、斯坦福算进藤校：这两所是顶尖理工强校，但不属于常春藤联盟，写进文书或简历时用词要准确。

③ 只看金牌，忽略第一轮荣誉：第一轮单独划三档荣誉线，2026 赛季分别是 201、146、98 分（满分 300），拿到 Honor Roll 同样是可写进材料的正式结果。

④ 以为奖项本身会说话：真正打动人的是"你为此做了什么"，奖项只是这段经历的注脚。

八、常见问题

Q1：中国学生能参加吗？

A：这项赛事面向美国与加拿大 K-12 学生。国内学生若想走同类路径，中国区的对应通道是 NOAI。

Q2：拿到第一轮荣誉，写进申请有用吗？

A：有用。它是主办方公开发布的正式荣誉，且分数线逐年公布，含义明确、不易被质疑。

Q3：一定要进国家队才有意义吗？

A：不是。从第一轮到USAAIO camp，每一层都有对应的公开结果；准备过程中掌握的 Python 与机器学习能力，本身也能支撑科研或项目经历。

Q4：晋级线每年一样吗？

A：不一样。第二轮晋级线 2026 赛季为 98 分、2025 赛季为 53 分，按当届绝对分数划定，不是固定百分比。

Q5：哈佛招生说明会所有选手都能参加吗？

A：那是 2026 赛季USAAIO camp（集训营）日程的一部分，面向进入集训营的选手，并非全体参赛者。

九、想先看清自己离第一轮荣誉线还差多少？

与其纠结"名校认不认"，不如先用一节课看清第一轮的题型、分值结构与三档荣誉线，再决定 2027 赛季怎么排时间。

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名校从不发认可名单，但它们把教室、算力和招生官都放到了这场比赛里——这已经是最直白的回答。

 

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美国人工智能奥赛（USAAIO 主办的 USA-NA-AIO）的晋级机制逐层递进：第一轮线上初赛按分数线选出第二轮选手，第二轮在哈佛与 MIT 线下举行，USAAIO camp（集训营）通过多场选拔测试组建国家队。2027 赛季报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东）、第一轮 2027 年 2 月 19 日。本文用官方公布的历年分数线讲清每一关怎么过。

一、晋级机制总览：逐层递进，最后一关是国家队选拔

先把整条链条摆出来，后面每一节再拆开讲：第一轮线上赛 → 第二轮线下赛 → USAAIO camp（集训营） → 组建 Team USA 出战国际赛。

需要先纠正一个常见理解：不少介绍把这场比赛写成"两轮个人赛"。按主办方公布的赛程，USAAIO 的比赛轮次包括 Round 1、Round 2 与 USAAIO camp——第一轮线上、第二轮在哈佛与 MIT 举行、USAAIO camp是六月在哈佛的集训营，集训营期间安排了多场国家队选拔测试。把USAAIO camp漏掉，就会误以为进了第二轮就等于进国家队。

另一个要点是这条通道的排他性：USA-NA-AIO 是美国学生代表本国出战 IOAI、IAIO、IAI²O 三项国际赛事的唯一路径。也就是说，晋级机制不只是一场比赛的内部排名规则，它同时决定了谁能拿到国际赛的入场券。

面向对象是美国与加拿大的 K-12 学生，主办方是美国的非营利组织，Google、Jane Street 等企业与机构提供支持。

环节	核心信息速览
报名截止	2027-01-31 23:59（美东）
第一轮	2027-02-19 12:00-15:00（美东），线上、满分 300 分
第二轮	线下两天；2026 赛季在哈佛与 MIT 举行
USAAIO camp	集训营 + 多场国家队选拔测试；2026 赛季在哈佛
面向对象	美国与加拿大 K-12 学生
终点	组建 Team USA 出战 IOAI / IAIO / IAI²O
2027 后续赛程	Round 2 与 camp时间与地点以官方公告为准

二、第一关：线上初赛，分数线决定谁能进第二轮

第一轮是所有人的起点，线上进行，满分 300 分。晋级不是按固定百分比，而是按当届公布的绝对分数线（cutoff score）——这是整套机制里最容易被误解的一点。

看两组官方公布的真实数据就很清楚：2026 赛季第二轮分数线是 300 分中的 98 分；而2025 赛季只有 53 分。同样是进第二轮，两年的门槛差了将近一倍。

2025 赛季主办方还公布了完整的统计：第一轮参赛 393 人，晋级第二轮 76 人，晋级率 19.3%。这个比例可以当作参考量级，但它是结果而不是预设——分数线先定，比例是算出来的。

换算成备考语言：你要瞄准的不是"打败多少人"，而是"在 300 分里稳稳拿到三位数"。第一轮题目按 Problem 分块、每块再拆成若干 Part 计分，一道大题可能值 15 分、其下每个小问 5 分，因此把会做的小问全部拿下，比死磕一道难题更有效。

2026年竞赛真题

三、没晋级也有收获：第一轮的三档荣誉怎么算

第一轮除了晋级线，还单独设了三档荣誉，同样按绝对分划线。

① Distinguished Honor Roll（最高档）：2026 赛季线为 300 分中的 201 分，2025 赛季为 217 分。

② High Honor Roll：2026 赛季 146 分，2025 赛季 153 分。

③ Honor Roll：2026 赛季 98 分，2025 赛季 72 分。

这里有个值得注意的细节：2026 赛季的 Honor Roll 线与第二轮晋级线恰好都是 98 分，但 2025 赛季两者并不相同（荣誉线 72 分、晋级线 53 分）。所以"拿到 Honor Roll 就一定进第二轮"并不成立，两条线是分别划定的，需要看当届公告。

对绝大多数第一次参赛的学生来说，把第一年的目标定在拿一档荣誉，比一上来就盯着国家队更现实，也更容易坚持下去。

四、第二关：线下两天赛，强度是第一轮的数倍

第二轮从线上转到线下，赛制也完全不同。以 2026 赛季为例：4 月 4 日在哈佛（波士顿校区）进行第一天比赛，下午 14:30-17:30 共 3 小时；4 月 5 日在 MIT 进行第二天比赛，上午 9:00-13:00 共 4 小时。两天合计七小时，考的是持续作战能力。

比赛之外还安排了学术与升学环节：哈佛与 MIT 的招生说明会、校园参观，以及多位教授与业界嘉宾的主旨演讲。这部分虽然不计分，但对参赛学生的实际价值不低。

算力方面，主办方公布 Google 为每位第二轮选手免费提供 500 个 GPU 计算单元——这也侧面说明第二轮的题目需要真正跑模型，而不只是纸面推理。

五、第三关：集训营与国家队选拔测试

USAAIO camp才是决定国家队名单的环节。2026 赛季于 6 月 8 日至 12 日在哈佛举行，选拔测试与讲座安排在哈佛物理系 Jefferson Lab，选手统一住宿与用餐。

五天的日程里安排了多场国家队选拔测试（team selection test），分布在不同日期的上午与下午，另外穿插学术讲座、业界嘉宾分享与哈佛招生说明会。也就是说，国家队名单不是由某一场考试决定的，而是多场测试的累计表现——这对稳定性的要求远高于前两轮。

选拔完成后组建的 Team USA，代表美国出战 IOAI 等国际赛事。2026 年在哈萨克斯坦阿斯塔纳举行的 IOAI 上，Team USA 取得 2 金 3 银 3 铜；同年 2 月在斯洛文尼亚卢布尔雅那举行的 IAIO 上取得 1 金 1 银 2 项荣誉提名。

六、关于晋级机制，最容易被误解的四点

① 晋级线不是固定百分比：它是每届单独公布的绝对分，会随题目难度大幅浮动，用往年比例反推今年门槛并不可靠。

② 荣誉档位与晋级资格是两套线：某些年份重合，某些年份不重合，必须看当届公告。

③ 进了第二轮不等于进国家队：中间还隔着USAAIO camp（集训营）的多场选拔测试。

④ 参赛资格有身份与地域要求：面向美国与加拿大的 K-12 学生，具体资格判定与报名方式以主办方公告为准，不要凭他人经验推断。

七、常见问题

Q1：第一轮多少分算稳？

A：没有恒定答案。2025 赛季 53 分即可晋级，2026 赛季则需要 98 分。把目标定在近两届较高线之上，安全边际会大一些。

Q2：第一轮是在学校考还是在家考？

A：线上进行，需按主办方要求完成监考与录屏流程，具体操作说明随报名发放。

Q3：第二轮要自己承担差旅吗？

A：第二轮为线下举行，出行与住宿安排以当届通知为准；2026 赛季主办方公布了集中住宿与用餐的安排。

Q4：各轮之间隔多久？

A：以 2026 赛季为参照，第一轮在 2 月、第二轮在 4 月初、USAAIO camp在 6 月中旬，全程跨度约四个月。

Q5：第一年没晋级，第二年还能再来吗？

A：可以按当届报名要求重新报名。从公布的数据看，多位队员都是连续参赛后才进入国家队的。

八、想搞清自己现在离晋级线还差多少？

与其反复猜今年的分数线，不如先用一节课把各轮的判定方式、第一轮的分值结构和真实题感一次看清，再决定 2027 赛季怎么排计划。

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三道关卡各有各的打法，先把第一关的分数线变成一个具体数字，路线就清晰了。

 

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零基础能不能参加美国人工智能奥赛？能，但要先分清你是哪一种"零基础"。第一轮为线上作答、以概念判断与推理为主，不要求做过项目。2027 赛季第一轮报名截止 2027 年 1 月 31 日（美东），竞赛 2027 年 2 月 19 日 12:00–15:00（美东），从现在起算还有约半年准备期。

一、"零基础"有三种，先对号入座

同样一句"我零基础"，落到备赛上完全是三条不同的路。先判断自己属于哪一类，后面的时间分配才不会错。

① 编程零基础：没写过 Python，连循环和函数都陌生。这类同学的第一件事不是学模型，而是把语法关过掉，否则后面看任何材料都会卡在代码上。

② AI 零基础：Python 能写，学校信息课或校外编程课打过底，但没接触过机器学习概念。这类反而是起点最好的一批，可以直接进概念阶段。

③ 竞赛零基础：Python 和机器学习都摸过，甚至跑过模型，但从没参加过学科竞赛，不了解题目怎么问、时间怎么分配。这类要补的是应试形态，不是知识。

三类里最吃亏的是第一类和第三类互相误判——编程零基础的人跟着教程跑模型，看着很热闹却什么都没沉淀；竞赛零基础的人回头去学语法，白白浪费最宝贵的几个月。

项目	核心信息速览
第一轮报名截止	2027 年 1 月 31 日（美东）
第一轮竞赛时间	2027 年 2 月 19 日 12:00–15:00（美东）
第一轮形式	线上作答、在校录屏，时长 3 小时
第二轮	哈佛与 MIT 线下，时间以官方公布为准
参赛对象	面向美加 K-12 学生
技能要求	Python + 机器学习基本概念，重第一性原理

二、从今天到考试日，还剩多少时间？

零基础最怕的不是难度，而是时间估错。把两个日期钉在墙上倒推，节奏就清楚了。

第一个是报名截止 2027 年 1 月 31 日。这是行政节点，错过就没有下一次，与你准备到什么程度无关，所以要在日历上单独标出来。

第二个是竞赛日 2027 年 2 月 19 日。从当下到这一天大约半年，对编程零基础的同学，合理的分段是：前两个月补 Python 语法与数据处理，中间两个多月建立机器学习概念，最后一个多月专攻真题形态与限时训练。

要提醒的是，这个节奏建立在每周有稳定投入的前提上。零基础靠考前一个月冲刺，在这类以概念理解为主的比赛里几乎不可能奏效，因为它考的不是背下来的结论，而是能不能推。

三、第一轮的题目长什么样？

与其想象，不如直接看官方公开的赛题形态。第一轮采用分节编排，每一节围绕一个主题展开若干小题，题目多为五个选项的单选，单题标注分值。

从公开赛题可以看出三个特征：

① 题干短、概念密。一道题往往只有两三行，但要求你分清模型复杂度、偏差与方差之间的关系，或判断在什么情况下 F1 值比准确率更合适。

② 不要求写代码，要求懂原理。例如比较两个模型哪一个的非零权重更少，本质上考的是对正则化的理解，而不是能不能调库。

③ 选项都"看起来对"。干扰项通常是把因果关系反过来，或把条件放宽一档，靠印象作答的失分率非常高。

2026年竞赛真题

四、Python 到底要学到什么程度？

零基础同学最容易在这里失控——一头扎进语法教程，三个月还没走出基础章节。其实这场比赛需要的 Python，是一个很小的集合。

必须掌握：变量与基本数据类型、条件与循环、函数定义、列表与字典、以及用 Numpy 做数组运算。这一层是读懂题目和示例代码的门槛。

建议掌握：用 Pandas 读取和筛选表格数据，用 Matplotlib 画出最基本的散点图与折线图。它们的作用是让你能亲手复现概念，把抽象的"过拟合"变成看得见的曲线。

暂时不必碰：面向对象、装饰器、多线程、工程化部署。这些在竞赛题里几乎不会成为考点，却极容易吞掉大量时间。

五、机器学习部分，零基础从哪进最省力？

不要从"跑通一个项目"开始，那条路看着有成就感，但留不下能答题的知识。更省力的入口是按三层顺序推进。

第一层建立评价体系：先搞懂准确率、精确率、召回率、F1 各自解决什么问题，以及在类别不平衡时为什么准确率会骗人。这一层是判断题的主战场，性价比最高。

第二层理解泛化：训练误差与测试误差为什么会分叉，模型复杂度上升时偏差和方差各自怎么变，正则化是靠什么把权重压到零。这一层几乎每年都考。

第三层再看模型本身：线性回归、逻辑回归、决策树、最近邻这些经典方法的假设与适用场景。注意顺序——先有评价与泛化的框架，模型才不是一堆孤立名词。

六、第一年的合理目标是什么？

零基础同学最该调整的，其实是预期。第一年把目标定成"拿奖"，很容易在中途放弃；定成下面这三件事，反而更容易走得远。

① 完整参加一次第一轮。经历一次三小时的线上作答，比读十篇攻略更能建立真实的难度认知。

② 拿到一份可写进申请的成绩记录。即便没有进入荣誉榜，与全美加同龄人同场作答后的成绩本身就是可以陈述的经历，关键是写清赛事全称、赛季与所处档位。

③ 沉淀一套自己的概念笔记。第二年再战时，这套笔记会让你的起点直接跳过今年花掉的大半时间。

七、零基础最常踩的四个坑

① 用工具代替理解。这场比赛强调第一性原理，靠工具直接给结论，题目稍作变形就会失手。

② 把算力当门槛。第一轮不需要训练大模型，一台普通笔记本完全够用，官方赛题也是公开可获取的。

③ 只做题不复盘。干扰项设计是这类题的精髓，做完不把每个错误选项讲明白，等于没做。

④ 忽略英文题干。题目为英文表述，术语密度高。提前把常见术语的英文写法过一遍，考场上能省下大量反应时间。

八、常见问题

Q1：完全没写过代码，现在开始还来得及吗？

A：到 2027 年 2 月 19 日还有约半年，只要每周投入稳定，走完"语法—概念—真题"三段是可行的；但需要立刻开始，不能等到寒假。

Q2：需要先学数学基础吗？

A：需要一点，但不多。掌握基本的概率与统计直觉、能读懂简单的函数图像即可，不必提前学高等数学。

Q3：第一轮在哪里考、要不要出国？

A：第一轮为线上作答、在学校环境完成并录屏，不需要出国；线下环节出现在第二轮，地点为哈佛与 MIT。

Q4：零基础也需要准备项目作品吗？

A：第一轮不以作品评价，重点是概念判断与推理。与其赶工做项目，不如把评价指标和泛化这两块吃透。

Q5：一个人准备容易半途而废，怎么办？

A：把半年拆成以两周为单位的小目标，每两周用一节公开赛题自测一次。有反馈的节奏比"每天学一小时"的口号更容易坚持。

九、想知道自己属于哪一类零基础？

与其自己猜起点，不如用一节课把三类零基础的分界、半年时间的分段安排以及第一轮的真实题感一次看清，再决定 2027 赛季怎么打。

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零基础不是不能开始，是不能晚开始——把 1 月 31 日那个截止日先记进日历！

 

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