新手分
55/100
适合已经能调用文心大模型 API、并能用 RAG 搭建 LLM 应用原型的开发者。尤其适合想做 AI 搜索、代码解决方案检索、长篇内容生成，或能自行定义明确用户场景的人；提交者还需要能在飞桨星河社区公开发布项目。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
RAG 应用开发
文心大模型 API 调用
OpenAI SDK 或兼容 HTTP 接口
LLM 应用原型设计
Gradio Notebook 展示
飞桨星河社区项目发布
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
主要难点不是单纯调用模型，而是把 RAG 和模型能力做成可用、稳定且有明确场景的完整应用。基础功能只构成评价基线，还需要通过功能或交互创新与其他项目拉开差距；AI 搜索方向还要求给出明确的信息索引来源。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。
reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.