頂尖學(xué)術(shù)資源與名校直通優(yōu)勢(shì)?
第二輪在MIT舉辦,賽后銜接招生官講座及IAIFI研究院論壇,直接接觸名校資源
USAAIO(美國(guó)-北美人工智能奧林匹克競(jìng)賽)是由美國(guó)非營(yíng)利教育組織主辦,聯(lián)合MIT、Google、金融巨頭Jane Street等頂尖機(jī)構(gòu)共同支持,面向美國(guó)和加拿大K-12學(xué)生的頂級(jí)人工智能賽事。其核心使命之一是??選拔國(guó)際AI人才??:作為IOAI(國(guó)際人工智能奧賽)和IAIO(國(guó)際青少年AI奧賽)的??官方北美選拔通道??,賽事通過嚴(yán)格賽制選拔國(guó)家隊(duì)成員代表北美參與全球競(jìng)技。例如,2024年美國(guó)隊(duì)首次出征IOAI即斬獲4金4銅,全部8名隊(duì)員被MIT/斯坦福錄??;2025年計(jì)劃進(jìn)一步選拔12人進(jìn)入國(guó)家集訓(xùn)隊(duì)(Camp),最終選派8人出戰(zhàn)在中國(guó)舉辦的IOAI和4人參加斯洛文尼亞的IAIO。
USAAIO的另一核心使命是??推動(dòng)AI教育普及??。競(jìng)賽旨在激發(fā)青少年對(duì)AI技術(shù)的興趣,培養(yǎng)其??建模、編程及解決實(shí)際問題的能力??,彌合學(xué)術(shù)理論與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐之間的鴻溝,從而助力K-12階段的AI教育實(shí)現(xiàn)從單純知識(shí)傳授向?qū)崙?zhàn)能力培養(yǎng)的轉(zhuǎn)型。
USAAIO還致力于??整合學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)資源??。賽事深度綁定MIT等名校資源(如在MIT舉辦第二輪賽事并銜接招生官講座、IAIFI研究院論壇),同時(shí)引入Google的GPU算力支持與Jane Street的行業(yè)背書,構(gòu)建起“學(xué)術(shù)-技術(shù)-職業(yè)”發(fā)展閉環(huán)。這一整合為參賽者提供了??升學(xué)與科研的雙重跳板??。
第二輪在MIT舉辦,賽后銜接招生官講座及IAIFI研究院論壇,直接接觸名校資源
Google提供免費(fèi)Pro+ GPU算力,Jane Street贊助背書,強(qiáng)化技術(shù)實(shí)踐與行業(yè)認(rèn)可
數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)模型(如CNN/RNN)、優(yōu)化策略等全流程,培養(yǎng)科研潛質(zhì)
2025年6月23日
(太平洋時(shí)間)
2026年1月26日晚11:59
(太平洋時(shí)間)
2026 年 1 月 30 日(星期五)12:00-15:00
(美東時(shí)間)
2026 年 3 月或 4 月,麻省理工學(xué)院
(美東時(shí)間)
2026 年 6 月,麻省理工學(xué)院
(美東時(shí)間)
8 名學(xué)生代表美國(guó)參加在阿聯(lián)酋舉行的 2026 年 IOAI/ 4 名學(xué)生代表美國(guó)參加 2027 年 IAIO
比賽流程:
第一輪→第二輪→美國(guó)奧林匹克競(jìng)賽夏令營(yíng)→美國(guó)隊(duì)IOAI的前八名 IAIO的4名學(xué)生
第一輪:
參賽資格:
(1)在美國(guó)和加拿大就讀的學(xué)生,(2)擁有美/加國(guó)籍的海外學(xué)生
報(bào)名截止日期:
2026年1月26日
比賽日期和地點(diǎn):
2026年1月30日,在學(xué)校/大學(xué)/考試中心/圖書館
個(gè)人獎(jiǎng)項(xiàng):杰出榮譽(yù)榜、高榮譽(yù)榜、榮譽(yù)榜
第二輪:
參賽資格:通過第一輪獲得資格
比賽日期和地點(diǎn):
2026年3月或4月,麻省理工學(xué)院
個(gè)人獎(jiǎng)項(xiàng):夏令營(yíng)、金獎(jiǎng)、銀獎(jiǎng)、銅獎(jiǎng)、榮譽(yù)提名
過去美國(guó)隊(duì)成員的大學(xué)錄取情況
卡爾塔尼大學(xué)(2),麻省理工學(xué)院(5),斯坦福大學(xué)(3)
USAAIO以 ??“MIT資源對(duì)接+企業(yè)技術(shù)賦能+嚴(yán)謹(jǐn)個(gè)人賽制”?? 為核心,成為沖擊頂尖名校的??黃金跳板??。其國(guó)際賽事直通、稀缺算力支持及升學(xué)強(qiáng)關(guān)聯(lián)性,遠(yuǎn)超傳統(tǒng)競(jìng)賽的單維度價(jià)值。
1、參賽資格
在美/加就讀的學(xué)生,或擁有美/加國(guó)籍的海外學(xué)生(年齡≤20歲且非大學(xué)生)
需掌握??Python編程、線性代數(shù)、概率論及機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)??(如監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)概念)
2、賽制安排
個(gè)人賽,全程獨(dú)立完成,無團(tuán)隊(duì)合作環(huán)節(jié),杜絕“搭便車”現(xiàn)象
第一輪:線上筆試(理論基礎(chǔ)與算法應(yīng)用)?
??AI基礎(chǔ)理論??:監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)概念、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、損失函數(shù)、過擬合與正則化等基礎(chǔ)概念辨析
??算法實(shí)現(xiàn)??:要求用Python實(shí)現(xiàn)經(jīng)典算法(如決策樹、K-Means聚類),系統(tǒng)自動(dòng)評(píng)測(cè)代碼正確性及輸出匹配度
數(shù)學(xué)推導(dǎo)??:概率模型計(jì)算(如貝葉斯定理)、梯度下降優(yōu)化過程等,需展示完整推導(dǎo)步驟
第二輪:MIT線下實(shí)戰(zhàn)(建模能力與創(chuàng)新性)
??真實(shí)場(chǎng)景建模??:
??NLP任務(wù)??:如情感分析、文本生成,需設(shè)計(jì)并訓(xùn)練模型(如Transformer)
??計(jì)算機(jī)視覺??:如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè),需優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)(如CNN)
性能指標(biāo)評(píng)估?和??創(chuàng)新性加分項(xiàng)??:
模型效果??:準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等
??效率優(yōu)化??:程序運(yùn)行時(shí)間、GPU內(nèi)存占用(Google Pro+ GPU資源支持)
??泛化能力??:通過交叉驗(yàn)證測(cè)試模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)
對(duì)經(jīng)典模型的改進(jìn)(如調(diào)整注意力機(jī)制)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方案等
?
??第一輪:
線上筆試(AI理論+算法題),需??學(xué)校線下監(jiān)考+同步錄屏??
??第二輪??:
MIT線下3小時(shí)閉卷實(shí)戰(zhàn)(編程+AI建模),全程??屏幕監(jiān)控+人臉錄像
國(guó)家集訓(xùn)隊(duì)?選拔??:
12人強(qiáng)化培訓(xùn),最終??8人出戰(zhàn)IOAI(中國(guó))??,??4人出戰(zhàn)IAIO(斯洛文尼亞)?
第一輪:理論基礎(chǔ)??
??概念辨析??:AI基礎(chǔ)理論準(zhǔn)確性
??算法實(shí)現(xiàn)??:Python代碼輸出正確性(如決策樹)
數(shù)學(xué)推導(dǎo)??:概率模型、梯度下降步驟嚴(yán)謹(jǐn)性
第二輪:建模實(shí)戰(zhàn)??
??準(zhǔn)確率/召回率??:模型預(yù)測(cè)效果
計(jì)算效率??:運(yùn)行時(shí)間、GPU優(yōu)化(Google Pro+支持)
泛化能力和創(chuàng)新性??:交叉驗(yàn)證表現(xiàn),模型改進(jìn)、多模態(tài)融合加分
綜合表達(dá)??
??邏輯框架??:背景→方案→結(jié)果→局限性的清晰性
??技術(shù)深度??:底層原理理解(如數(shù)學(xué)推導(dǎo))
問答響應(yīng)??:評(píng)委技術(shù)提問應(yīng)對(duì)質(zhì)量
1、USAAIO和USACO 難度對(duì)比
USAAIO是考察人工智能相關(guān)知識(shí)的競(jìng)賽,USACO是考察算法相關(guān)知識(shí)的競(jìng)賽,兩者在內(nèi)容上幾乎沒有任何重疊之處,USACO對(duì)于參賽者天賦,特別是數(shù)學(xué)與邏輯思維天賦要求更高,USAAIO對(duì)于參賽者學(xué)習(xí)能力,特別是持續(xù)學(xué)習(xí)與自學(xué)能力,理解能力要求更高。
2、USAAIO和Kaggle難度對(duì)比
USAAIO是面向高中生的AI競(jìng)賽,考察目前市面上所有主流的AI算法。而Kaggle是面對(duì)所有人的AI競(jìng)賽。相比而言,Kaggle競(jìng)賽不是一個(gè)單一的競(jìng)賽,而是會(huì)有很多課題,允許所有人針對(duì)這些課題進(jìn)行解答,最終由準(zhǔn)確率最高的團(tuán)隊(duì)或個(gè)人獲得競(jìng)賽的獎(jiǎng)金,所以有很多AI研究領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)的團(tuán)隊(duì)與研究人員參賽,獲得獎(jiǎng)金的難度很高。而USAAIO作為面向高中生的AI競(jìng)賽,難度相對(duì)較低,且所有的題目都有相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的答案,考察的更多是對(duì)于AI算法的學(xué)習(xí)與應(yīng)用能力,對(duì)于創(chuàng)新能力要求相對(duì)較低。并且因?yàn)樽罱K對(duì)應(yīng)不同成績(jī),會(huì)有不同的獎(jiǎng)牌與榮譽(yù),得獎(jiǎng)的覆蓋范圍更廣。
以下 8 名學(xué)生將代表美國(guó)參加 2025 年 IOAI。
Mahith Gottipati,德克薩斯州舒格蘭杜勒斯高中數(shù)學(xué)與科學(xué)學(xué)院的一名即將升入的高年級(jí)學(xué)生
Sophia Hou,弗吉尼亞州亞歷山大市托馬斯杰斐遜科技高中 (Thomas Jefferson High School for Science and Technology) 即將升入高年級(jí)
Sanghyeon (Robert) Joo,新罕布什爾州??巳厥蟹评账拱?巳貙W(xué)院 (Phillips Exeter Academy) 新生
Pranav Sambhu,佐治亞州阿爾法利塔富爾頓科學(xué)學(xué)院 Rising Senior。
Derek Sha,加利福尼亞州紐波特海岸 Sage Hill 學(xué)校的 Rising Junior
Lily Shi,加利福尼亞州圣何塞哈克學(xué)校 Rising Senior。
William Wang,加利福尼亞州圣何塞 Lynbrook 高中 Rising 高年級(jí)學(xué)生
Bryan Zhu,華盛頓州貝爾維尤市貝爾維尤高中 (Bellevue High School) 的升入高年級(jí)學(xué)生
翰林國(guó)際教育在USAAIO競(jìng)賽培訓(xùn)領(lǐng)域以系統(tǒng)化的課程設(shè)計(jì)和頂尖的師資團(tuán)隊(duì)為備賽學(xué)生提供強(qiáng)力支持,授課內(nèi)容包含微積分、線性代數(shù)、Python基礎(chǔ)+進(jìn)階、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺、自然語言處理等章節(jié)。
1、誰可以參加USAAIO?
身份??:在美/加就讀的K-12學(xué)生,或擁有美/加國(guó)籍的海外學(xué)生(年齡≤20歲且非大學(xué)生)
??能力??:需掌握Python編程、線性代數(shù)、概率論及機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(如監(jiān)督學(xué)習(xí)概念)
2、如何報(bào)名?
在賽事報(bào)名時(shí)間通過官方渠道報(bào)名即可。
3、USAAIO有哪些防作弊機(jī)制?
首輪:強(qiáng)制學(xué)校線下監(jiān)考 + 考生錄制屏幕及全身動(dòng)作
次輪:MIT現(xiàn)場(chǎng)閉卷考試,禁用外部設(shè)備,錄像存檔并由專人監(jiān)考
4、USAAIO與USACO的核心差異是什么??
USAAIO強(qiáng)調(diào)??科研潛力與綜合能力??,在名校申請(qǐng)中更具“非標(biāo)化背景”優(yōu)勢(shì)
Y同學(xué)IOI信息學(xué)奧賽 晉級(jí)新西蘭國(guó)家隊(duì) 在2020-2024年的 USACO美國(guó)計(jì)算機(jī)奧賽中 42位學(xué)員晉級(jí)到鉑金 133位學(xué)員晉級(jí)到金級(jí)... ... 計(jì)算機(jī)專業(yè)近年熱度持續(xù)攀升,尤其在AI技術(shù)蓬勃發(fā)展的推動(dòng)下更受矚目。為助力夢(mèng)校...
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More隨著全球?qū)τ?jì)算機(jī)編程能力的重視,USACO(美國(guó)計(jì)算機(jī)奧林匹克競(jìng)賽)已成為眾多中學(xué)生追逐的目標(biāo)。這場(chǎng)競(jìng)賽不僅是頂尖名校的“敲門磚”,更是提升計(jì)算思維的重要平臺(tái)。那么,如何順利掌握USACO計(jì)算機(jī)奧賽的參賽流程...
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