新手分
22/100
适合已有推荐/广告排序模型经验，并能处理用户行为序列、广告文本与图片、上下文特征的开发者或小团队。参赛者还需要能用 AI Studio 账号完成实名认证；希望冲击线下赛的队伍应能准备可运行的推理脚本、环境构建脚本和优化后的模型文件。
以下内容来自比赛官方页面。
Model inference environment for entrants during recruitment
Anonymized real user behavior and advertising dataset
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。
Transformer 推理优化
广告推荐排序
Python 脚本开发
模型量化
Linux 环境构建
AUC 与 PCOC 指标
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。
难点在于同时守住排序效果与极低的端到端推理耗时：推理效率或策略效果任一项不达标，整体得分即为 0。你不能通过改动组网策略或用测试集训练来换分，还要把依赖安装、可能的编译步骤和推理流程封装进指定提交包，并满足评测容器的运行限制。
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。