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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。

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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以 USAAIO 为例，金奖是第二轮才评出的奖项。官方公布的 2025 年数据：第一轮 393 人参赛、76 人晋级第二轮，第二轮评出 Camper 12 人、金奖 7 人、银奖 12 人、铜奖 21 人。金牌选手是什么水平，得从这两道关说起。

一、金奖在哪一轮评出

官方的奖项设置分两层：通过第一轮后，视竞赛成绩获得 Distinguished honor rolls、High honor rolls、Honor rolls；通过第二轮后，视竞赛成绩获得 USAAIO Campers、Gold、Silver、Bronze。其中 USAAIO Campers 将参加美国国家集训队，并从集训队中挑选出美国国家队最终参加世界赛的代表选手。

所以金奖不是第一轮的奖项——想拿金奖，先得从第一轮晋级。从 2025 年数据看，Camper 与金奖是分开统计的：Camper 12 人、金奖 7 人、银奖 12 人、铜奖 21 人，合计 52 人，官方给出的得奖比例是 52/76=68%。

二、第一关：先从第一轮晋级

第一轮是晋级门槛。官方 2025 年数据：393 人参赛、76 人晋级，占比 19.3%，第二轮晋级分数线为 300 分制中的 53 分。2026 年的数据是：第二轮晋级分数线为 300 分制中的 98 分，第一轮奖项分数线为杰出荣誉榜 201 分、高级荣誉榜 146 分、荣誉榜 98 分。

两年放在一起看，晋级线从 53 分变成了 98 分，相差 45 分。分数线会随年份变化，所以别拿某一年的线当目标——更稳妥的做法是把第一轮的考察内容吃透，而不是卡着线准备。

三、第一轮考什么

官方对第一轮的描述是现场机考（理论基础与算法应用），考察三块：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。

形式上，题型分非编码题与编码题两类，编码题必须在 Google Colab 中完成；Round 1 全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许。对照这三块，第一轮要求的是概念辨析不含糊、经典算法写得出、推导步骤写得完整。

四、第二关：金奖在第二轮比什么

第二轮为现场闭卷实战 3 小时（编程＋AI 建模），由真人监考，参赛语言为 Python。官方写明，Round 2 形式与 Round 1 相同，但部分题目可能需要使用 GPU。

考察内容是真实场景建模：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）。评估看模型效果（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）和泛化能力——通过交叉验证测试模型在未见数据上的表现，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。

官方评分标准里还有一项容易被忽略的综合表达：逻辑框架，看"背景→方案→结果→局限性"是否清晰；技术深度，看底层原理理解（如数学推导）；问答响应，看评委技术提问的应对质量。

五、把"金牌水平"拆成三项能力

⚠️ 下面是对照官方考察内容与评分标准整理的能力清单，不是官方对"金牌水平"的定义；站内公布的数据里也没有第二轮的金奖分数线。

能力一：会建模，不止会调用。第二轮要求设计并训练模型、优化模型结构，评分看准确率、召回率、F1 分数——模型能跑通只是起点，效果要能用指标说话。

能力二：会优化，算得清资源。效率优化看程序运行时间和 GPU 内存占用，部分题目可能需要 GPU。同样的效果，跑得更快、占用更少，也在评分范围里。

能力三：讲得清，经得起追问。综合表达要求讲清"背景→方案→结果→局限性"，还要应对评委的技术提问。主动说明模型的局限性，本身就是官方逻辑框架里的一环。

再往上一档的 Campers 将参加美国国家集训队。官方公布的晋级方式为 8 名学生代表美国参加 IOAI，4 名学生代表美国参加 IAIO。

六、参赛资格与 2027 赛季时间

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。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。

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，第二轮及后续比赛的具体安排官方暂未公布，请以官网消息为准。

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金奖在第二轮——第一轮把理论、算法、推导吃透，第二轮拼建模、优化和表达，这就是金牌选手要过的两道关。

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会不会耽误，取决于你走到哪一轮。官方赛程里第一轮是 2027 年 2 月 19 日一场 3 小时的考试，之后才是第二轮和 6 月的夏令营。先把每一轮的时间成本算清楚，比笼统地问"耽不耽误"有用得多。

一、先把三轮的时间摊开

官方公布的 2027 赛季安排是这样的：报名 2026 年 6 月 1 日开始，2027 年 1 月 31 日截止；第一轮 2027 年 2 月 19 日美东时间中午 12 点至下午 3 点；第二轮 2027 年 3 月或 4 月；夏令营 2027 年 6 月。

这张时间表透露了一个关键信息：大多数参赛者只需要面对第一轮。第二轮须由第一轮晋级，夏令营须由第二轮选拔——越往后，人越少，投入越大。所以"会不会耽误课业"这个问题，对不同人答案完全不同。

二、比赛当天本身占多少时间

第一轮是一场 3 小时的考试，考点可以就是学生自己的学校。按官方规定，每一轮都必须到场、由真人监考，监考人信息在比赛期间提交。

也就是说，比赛日本身的时间成本是可控的——一个下午。真正需要算的不是考试那 3 小时，而是考前的准备时间。这部分弹性很大，也是"会不会耽误"的真正变量。

三、准备时间取决于你离七个话题有多远

官方为第一轮圈定了七个话题：Google 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（CNN）基础。第一轮全部代码只能在 CPU 上运行——题目不会要你训练大模型。

对照这七项，自己的起点决定了准备量：已经会 Python、学过一点机器学习的同学，缺的主要是 PyTorch 与 CNN 两项，补齐的时间相对可控；编程零基础的同学，七项几乎都是新内容，准备量会大得多。

⚠️ 这里不给"每周投入几小时就够"的数字——官方没有给出任何建议投入时长，而每个人的起点差异太大，一个统一的数字没有意义。更可靠的做法是对照七个话题逐项自评，把"完全没接触过"的项数算出来，再倒推。

四、和课业并行的三个做法

做法一：利用报名窗口的长度。报名从 2026 年 6 月 1 日开到 2027 年 1 月 31 日，第一轮在 2 月中旬——从暑假到第一轮之间有半年多。与其考前突击挤占学期时间，不如把基础部分（Python、数学基础）放在课业相对轻松的时段先打掉。

做法二：让数学基础和课内挂钩。「AI 数学基础」和高中数学有交集——评分标准点名的概率模型计算（如贝叶斯定理）、梯度下降优化过程，分别连着概率与导数。课内学到这些时顺手多推一步，是两边都不浪费的时间。

做法三：晋级之后再评估。第二轮和夏令营的投入明显更大，但那是晋级之后的事。在第一轮结束前，不必提前为第二轮、夏令营预留大块时间——到时候再根据成绩和课业情况决定。

五、什么情况下确实要谨慎

有两种情况值得先停下来算一算：一是 2 月至 6 月正好撞上你的大考季——第一轮在 2 月、第二轮在 3 至 4 月、夏令营在 6 月，如果这段时间你有决定性的校内考试，要提前把冲突标出来；二是编程和机器学习都从零开始、而距第一轮时间已经不多——这时候七个话题全部要新学，准备强度会很高。

这两种情况不是说不能参加，而是要先把时间账算清楚再决定，而不是报名之后才发现和课业撞车。

六、参赛资格与晋级

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。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。晋级方式为 8 名学生代表美国参加 IOAI、4 名学生参加 IAIO。报名截止 2027 年 1 月 31 日；第一轮 2027 年 2 月 19 日。

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比赛日只占一个下午，真正要算的是准备期——对照七个话题数一数缺几项，答案就出来了。

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官方第一轮七个考纲话题里，数学只占一项——「AI 数学基础」。但评分标准写得很硬：数学推导要展示完整过程。所以问题不是"要多难的数学"，而是哪几块必须能自己推出来。2027 赛季报名 1 月 31 日截止。

一、先定位：数学在考纲里是一项，不是一门课

官方为第一轮明确圈定了七个话题：① Google Colab 中的 Markdown；② AI 数学基础；③ 基础编程；④ 机器学习；⑤ PyTorch 深度学习进阶编程；⑥ 深度学习基础；⑦ 卷积神经网络（CNN）基础。

注意措辞是「AI 数学基础」，不是"高等数学"。这四个字划定了范围：它要的是支撑机器学习与深度学习的那部分数学，不是数学竞赛意义上的难题。这一点在本站的赛事对比里也有对应说法——USACO 对参赛者的数学与逻辑思维天赋要求更高，而 USAAIO 更看重持续学习与理解能力。

二、最关键的一句：需展示完整推导步骤

评分标准里那一条值得单独拎出来。官方对"数学推导"的要求写的是：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。

这句话改变了备考方式。"知道贝叶斯定理是什么"和"能把一道具体的后验概率一步步推出来"，是两个不同的熟练度。同理，"知道梯度下降是沿负梯度方向更新参数"和"能写出某个损失函数对参数求导的每一步"，差得也很远。

检验方法很简单：合上资料，在白纸上把一次完整推导写下来。写得下来才算过关；只能口头解释思路的，到考场上就写不出过程分。

三、第二轮把标准又推高了一层

第二轮公布的命题原则里有一条很硬：把 AI 模型当黑箱直接调用会被显著扣分。它要求从原理出发推导并搭建模型，同时把数学推理与工程实现结合起来，并考察模型设计的创造性，而不是套用标准模板。

换句话说：会调库不等于会做题。你能三行代码跑通一个分类器，但如果说不清它背后在优化什么、为什么这样更新参数，第二轮会把这个差距放大。这条原则其实两轮通用——第一轮就该按这个标准练，到第二轮才不会临时转向。

四、想知道深度参考，可以看本站的辅导课程大纲

⚠️ 先说明：下面这份是本站辅导课程的大纲，不是官方考纲，只能当作"这些内容大概学到什么程度"的参考，不要反过来当成官方要求。

课程里的数学部分分两块。微积分（10 课时）：微积分导论、导数、极值与二阶导数、指数函数、积分。线性代数（20 课时）：线性方程组的几何意义、矩阵消元、矩阵乘法与逆矩阵、A=LU 分解、转置与置换及 Rⁿ 空间、列空间与零空间、线性无关·基·维数、正交矩阵与 Gram-Schmidt、行列式与代数余子式、克拉默法则与体积、特征值与特征向量。

从课时分配能看出一个信号：线性代数的比重是微积分的两倍。这符合 AI 的实际需要——神经网络的前向传播本质是矩阵运算，降维、特征分解也都建立在线性代数上。课程的高级阶段还会用到主成分分析（PCA）、偏差-方差权衡、交叉验证、损失函数等内容，这些正是数学与机器学习的交界处。

五、什么水平可以开始，而不是"准备好了再开始"

很多同学卡在"我数学还不够好，等学完再开始"。但按官方给的话题顺序，数学并不在最前面——七项的顺序是：从 Colab 里的 Markdown 与基础编程起步，补 AI 数学基础，进机器学习，然后是 PyTorch 与深度学习，最后到 CNN。

更务实的做法是边用边补：先能跑通一个最简单的模型，遇到看不懂的公式再回头补那一块。因为你补数学的目标不是"学完一门课"，而是"能把这个模型为什么这样更新参数说清楚"——目标明确，效率会高很多。

另外提醒一点：第一轮全部代码只能在 CPU 上运行。这意味着题目不会要你训练大模型，而是考基础功——算力受限反而把重点推回到了原理和推导上。

六、一个可执行的补数学顺序

第一优先：概率——评分标准点名了贝叶斯定理，这是唯一被官方举例的数学工具，先把条件概率、全概率、后验推导练到能默写。

第二优先：导数与梯度——评分标准点名的另一个是梯度下降优化过程。会求导只是起点，要能对一个具体损失函数写出参数更新式。

第三优先：线性代数的矩阵运算——矩阵乘法、转置、逆，以及"一个矩阵作用在向量上发生了什么"的几何直觉。特征值与特征向量放在这之后。

七、2027 赛季关键日期

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 日美东时间 12:00-15:00，在学校 / 大学 / 考试中心 / 图书馆进行。第二轮为 2027 年 3 月或 4 月，具体地点暂未公布；USAAIO 夏令营为 2027 年 6 月，地点暂未公布。晋级方式为 8 名学生代表美国参加 IOAI、4 名学生参加 IAIO。

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这场比赛问的从来不是"你数学多好"，而是"你能不能把模型背后那一步写出来"。

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官方对第二轮的原话是「形式与第一轮相同」，真正的差别只有三处：考纲范围、算力限制、奖项设置。第一轮只覆盖七个话题且全部代码跑 CPU，第二轮覆盖全部考纲、部分题可用 GPU。报名 2027 年 1 月 31 日截止，第一轮 2 月 19 日开考。

一、先记住官方那句话：形式相同

很多同学以为第二轮会换一套完全不同的考法，于是把大量时间花在猜题型上。官方的表述其实很干脆——第二轮的形式与第一轮相同，只是部分题目可能需要用到 GPU。

也就是说，两轮共享同一套骨架：都有非编码题与编码题两类，编码题都必须在 Google Colab 中完成。你在第一轮练熟的答题流程、提交方式、notebook 组织习惯，到第二轮可以原样沿用。

既然形式不变，差别就集中在另外三个维度上。下面逐条拆。

二、差别一：第一轮只考七个话题，第二轮考全部

这是三处差别里最实质的一处。官方为第一轮明确圈定了七个话题：

① Google Colab 中的 Markdown；② AI 数学基础；③ 基础编程；④ 机器学习；⑤ PyTorch 深度学习进阶编程；⑥ 深度学习基础；⑦ 卷积神经网络（CNN）基础。

而第二轮的考纲范围，官方只写了四个字：全部考纲话题。

这个差别的含义值得说透：第一轮是有边界的，第二轮没有。备战第一轮时你可以对着七个话题逐项打勾；到了第二轮，凡是考纲上有的都可能出现。从往届第二轮的官方赛题说明看，题目覆盖经典 AI 概念与 Transformer、生成式模型等现代进展——这些已经超出第一轮那七项的范围。

三、差别二：CPU 与 GPU，这一条改变的是解题策略

第一轮的约束写得非常硬：全部代码必须在 CPU 上运行，GPU 既不需要也不允许。第二轮则是部分题目可能需要参赛者使用 GPU，Colab 提供 L4。

这不只是算力多少的问题，它直接决定你该怎么设计方案：

① 第一轮：模型规模、训练轮数、数据处理方式都必须控制在 CPU 能在合理时间内跑完的范围内。"把模型做小做准"是第一轮的核心工程能力；

② 第二轮：有了 GPU，可以处理更大的模型与数据量，但同时也意味着题目会按"你有 GPU"来设计难度。算力放开了，题目的野心也跟着放开了。

顺带一个往届信息：2026 年第二轮期间，Google 为每一名参赛者免费提供了 500 个 GPU 计算单元。

2026年竞赛真题

四、差别三：奖项体系完全不同

两轮的奖项不是同一套名字的延续，而是两套独立体系：

第一轮设三档荣誉榜——杰出荣誉榜、高级荣誉榜、荣誉榜；第二轮设夏令营资格、金奖、银奖、铜奖与荣誉提名。

这里有个容易被忽略的点：第一轮的荣誉榜与"能否晋级"是两条分别划定的线。2026 年两条线恰好都是 98/300，但 2025 年并不相同——荣誉榜线 72、晋级线 53。拿到荣誉榜不等于晋级，反之亦然，两者不能互相推断。

晋级按当届公布的绝对分数线划定，满分 300 分。2026 年第二轮晋级线 98/300；2025 年为 53/300（当届 393 人参赛、76 人晋级，晋级率 19.3%）。

五、还有一个官方没并列写、但实际存在的差别：时长与场地

第一轮是单场 3 小时——2027 年为 2 月 19 日美东 12:00-15:00，全球考生同一时间开考，个人赛。

第二轮的时间为 2027 年 3 月或 4 月，具体日期与地点官方尚未公布。参照 2026 年：第二轮是两天两地——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，赛前还安排了哈佛与 MIT 教授的三场主旨报告。

所以从考试强度看，第二轮是第一轮的两倍以上。不过两轮有一条完全一致：每一轮都必须到场并由真人监考，考点为学生所在学校或 USAAIO 授权考点（大学、图书馆、考试中心）；未经监考的成绩不予认证，也不能晋级。

六、备考顺序：把七个话题当地基

既然第二轮"形式相同、范围放开"，最合理的路径就是先把第一轮那七个话题吃透，再向外扩——它们本来就是全部考纲的基础层，顺序也与官方列举一致：从 Colab 里的 Markdown 与基础编程起步，补 AI 数学基础，进机器学习，然后是 PyTorch 与深度学习，最后到 CNN。

另外值得记住第二轮公布的命题原则：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。这条原则其实两轮通用——第一轮就该按这个标准练，到第二轮才不会临时转向。

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形式没变，变的是边界——第一轮给你一张清单，第二轮把清单收走了。

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