新手分
55/100
适合已有 PaddlePaddle 训练经验，并能处理视觉模型架构表示与多任务预测的开发者。参赛者需要以模型结构编码为输入，预测人脸、人体、车辆和商品等视觉任务上的模型排序；比赛仅支持个人参赛。
官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。
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。
能够读懂官方赛题与参赛规则
Vision Transformer 架构编码
多任务学习
学习排序
Kendall tau 优化
JSON 文件处理
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。
核心难点不是直接训练视觉识别模型，而是从有限的已评估子网样本中学习架构—性能关系，并为大量未见结构同时给出多个任务的整数排序。提交还必须严格按 JSON 格式填写各任务 rank，且最终排名以隐藏的 B 榜为准。
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。