源自清华大学的卓合科技获中国电子科研投资基金
06-18
作者|李扬霞编辑|陈彩娴 他们的大脑掌握着复杂的逻辑和算法。
他们的眼睛扫视着一行行代码。
他们的手指是精确的输入工具。
给他们一台电脑，他们就能改变世界……近日，中国首档以程序员为中心的真人综艺节目《燃烧吧！天才程序员》第三季上线，再次向公众展示了掌握国家顶尖技术的程序员在你面前。
表演过程中，他们的手指在键盘上快速敲击，就像舞者在舞台上热情地跳舞一样，技巧和热情清晰可见。
每一次点击都是程序员与电脑的一次互动，一行行代码从他们的手指下流淌出来。
这些代码组成的世界有一个共同的志向：用技术改变世界。
这 16 位燃烧程序员的参赛者都是独一无二的。
他们对技术有不同的认知和想法，也有自己的优势和劣势、偏好和厌恶。
他们从线上千人比拼一路杀入线下决赛。
他们要么是为了一万奖金的诱惑，要么是为了增加自己的实践经验，要么是为了在接近真实的工业场景中激发自己的创造力和想象力。
但不管怎样，他们在这里都会有所收获。
《燃烧吧！天才程序员3·科技助实》是根据第三届ATEC科技精英大赛（ATEC）录制的节目。
在这里，“看到了科技的力量，听到了程序员的声音”。
1“实践经验”比获奖更有价值。
21世纪的今天，技术的力量日益显现，实践是解决问题的“金钥匙”。
拧紧螺丝是大家都知道的事情，但是熟练和不熟练的区别还是很大的。
平时看似简单的螺丝拧紧在飞机上却并不容易，因为小螺丝可能会脱落并造成严重的问题。
大事故。
在数字时代，程序员的工作就是建造赛博朋克建筑。
如果出现错误，整个建筑系统就会崩溃。
程序员需要掌握各种编程语言和技术，理论不能代替实践。
正如古人所言：“纸上所见只是肤浅，而必须实践”。
竞赛是学生从学校走向社会的重要练兵场。
ATEC科技经典赛今年已经举办了第三届，吸引了无数学生和热爱科技的程序员们。
周远哲是参加ATEC比赛的选手之一。
他参加比赛的目的很简单。
除了百万奖金的诱惑之外，他还可以学习新技术。
在他看来，比赛是通过实战学习的好方法。
在比赛中，很多知识需要现场学习。
这个过程让他感到非常兴奋。
作为《数字安全》线上赛的第二个赛道，AB排名第一的选手们，谁能想到，他们现在靠学习就能取得这么好的成绩。
他告诉《人工智能科技评论》，这次比赛学到了分布式学习、联邦学习等知识和经验。
而且，他也是第二赛道上唯一以个人身份参赛的选手。
在团战和强敌的包围下，他选择了单打独斗，一举夺得了线上比赛的第一名。
这是多么孤独的勇敢啊。
在此之前，他还做了一件更酷的事情，那就是从物理转到计算机。
为了找到更好的工作，他自学了人工智能，并在短短两年内进入了一所知名大学工作。
他将这些结果归因于他主动学习的动力更强。
首先，由于比赛的影响，学习效率比较高；其次，因为我想赢，所以我会更加积极。
在他看来，积累经验值比获奖更重要。
Track 2“数字安全”测试选手利用隐私计算（联邦学习/协作学习）、半监督学习、图学习等技术能力来识别有风险的商户。
这是周远哲从来没有遇到过的场景。
通过一步一步的学习、验证和模型搭建，他对联邦学习和分发的整个架构和流程有了一定的了解。
只有通过亲身实践，才能更深刻地理解知识。
只有将抽象的理论知识与具体情况相结合，知识才变得更加生动。
目前，高校教育更多的是“基于定义”，缺乏实际操作环节。
学生很难接触和了解实际的项目操作流程，导致学生学以致用困难，创新能力和解决问题的能力没有得到充分的锻炼。
参加比赛的选手很大一部分是学生，ATEC社区的价值弥补了学生从学校走向社会、缺乏实践能力的差距。
通过比赛，不仅可以让选手接触到一些前沿技术，还可以吸引更多具有创新精神和实践能力的人才参与进来，为解决现实问题做出贡献。
2 真实的工业场景引领创新 “在以往的比赛中，大家更多地关注于提高模型的准确性和性能，而没有考虑隐私保护。
现实中更需要防止模特隐私泄露。
”李金波说。
无论实验室模型的精度提高多少，也只是体现在冰冷的数字和机械上，无法感受到技术给现实世界带来的变化。
没有真实的场景，很难带动人们思考技术的真正价值。
从竞赛题目来看，今年线上赛道的设置与去年相同，都是实际业务中遇到的场景。
数字化运营赛道主要围绕消费券发放，考察玩家如何利用各种非结构化数据，如用户历史行为序列、用户间关系图、消费券知识图谱等，帮助提高消费券发放的准确性。
分发数字消费券。
数字安全赛道重点关注数字生态中风险商户的识别，考察参赛者如何利用隐私计算技术，结合多方交易信息，在隐私保护的前提下，提高识别风险商户的准确率。
面对真实的商业场景，选手们也感受到了实验室场景与工业场景的差距。
李金波告诉AI技术评论，一方面，实验室的数据与真实工业场景的数据不同。
实验室使用的数据是经过仔细处理的理想化数据。
然而现实中，会存在数据有噪声、数据缺失或者数据错误等诸多问题；另一方面，实验室的数据规模很小。
在真实的工业场景中，几千万、几亿的规模是很常见的，这会导致实验室做出的解决方案失败。
虽然无法扩展到大规模数据场景，但组委会提供的真实工业场景数据将鼓励参赛者更好地优化解决方案。
给李金波印象最深的是，线下比赛由60小时改为48小时，比赛赛程缩短，但比赛题目并没有减少。
其实这样的设定也是为了模拟真实的工业场景，需要在有限的时间内完成工作任务。
这不仅考验了参赛者的专业技能，也锻炼了他们在压力下的决策能力。
程序员有独特的解决问题的方式。
比赛过程中，李金波认为最有趣的就是隐私保护模块的加入。
在在线数字安全赛道上，李金波运用了联邦学习、知识蒸馏、模型集成三项技术。
李金秋表示，在联邦学习环境下比赛时，模型的准确率肯定会受到影响。
玩家所能做的就是尽量减少其对模型的影响。
为了提高精度，他选择使用知识蒸馏的方法来解决局部数据较少，模型容易过拟合的问题。
最后，将多个模型集成在一起，解决单个模型的泛化问题。
在这条赛道上获胜的关键是数据特征的构建。
“业内有一种说法，数据建设的特点决定了整体模型最终的上限，如何设计模型就是要不断逼近这个上限。
”李金波说。
蚂蚁举办的ATEC大赛是基于其业务场景中真实行业场景的一些数据。
这些数据通常涉及某些领域相对较新的技术。
玩家接触这些数据，然后提出解决方案。
同时，他们也有机会学习和掌握一些新的技术工具和方法，这将有助于扩展他们的一些技能包，保持对整个行业发展的敏感度，有助于他们后续的职业发展。
只有当人工智能发展到一定程度时，才会关注其他问题。
比如模型的可靠性、模型的隐私保护能力等，这些相对来说比模型的准确度不那么重要，但却是整个人工智能领域更好、更健康发展不可或缺的一部分。
ATEC 引发了这场竞赛。
一个新的方向。
李金波说：“参加两次比赛后，第一个也是最直接的收获就是接触到了一些真实的工业场景数据，增加了我在相关方面的实践经验。
另一方面培养了我解决问题的能力。
” “人工智能不能只停留在实验室，实践能力的训练需要真实的场景。
3 网络世界中的“手艺人” 经济社会发展对科技的需求从未像今天这样重要和迫切。
数字智能正在渗透到各行各业，实体企业正处于艰难的攀登阶段。
程序员正在改造手艺人这座网络大厦。
就像作曲家、建筑师、画家、作家一样，他们都努力创作出优秀的作品。
而程序员则利用手中的代码构建模型来解决现实世界的问题。
ATEC每年的主张的设定都是根据时代的脉搏而定的。
第一年是野生动物保护，第二年是技术反欺诈，第三年是技术援助。
最终目标是解决实际问题。
ATEC线下比赛设置的第二题是利用计算机视觉、卫星遥感等技术识别作物类别。
它让人们真正感受到技术不仅可以真正解决生活中遇到的一些问题，还让人们了解到技术还可以预测领域的价值。
作为程序员为数不多的女选手之一，唐晶可以说是赛场上独一无二的存在。
谁说女生不能成为优秀的算法工程师？唐晶受到丈夫包恒达的邀请参加比赛。
没想到，她轻松获得了线上赛数字化运营赛道的第三名。
当然，她选择这个赛道是因为她从事的是推荐算法工作，和消费优惠券预测这个话题有些类似。
她告诉AI科技评论：“在比赛中，可靠的线下验证非常重要，因为线上提交一般都有限制。
只有保证线上线下的一致性，我们才能快速尝试更多的想法。
”对于这次比赛，唐静对自己的意义而言，最大的收获就是有机会尝试和学习最新的技术。
在算法的工作环境中，由于试错成本高、追求稳定，很多前沿技术无法尝试。
但在比赛场景中，可以更加灵活快速地迭代模型，学习更多前沿技术。
在她看来，今年的主题更加“脚踏实地”，切实能够帮助到中小企业。
例如，线下比赛的第三个问题是关于小微企业经营风险的预测，这在现实中确实存在。
问题，如果这个内容做得好的话，是一件非常有意义的事情。
在科技援助的道路上，注定不会一蹴而就。
需要一代又一代人不断努力创新迭代，构建新的网络世界。
回想一下中世纪欧洲建造的大教堂。
每一项都需要数千人年的努力，跨越数十年。
经验教训被传递给下一代建设者，最终每一代人积累的成就推动了结构工程的发展。
木匠、石匠、雕刻师和玻璃匠都是工匠。
在当今时代，这座以科技为基础的高楼大厦需要更多的手艺人来支撑，而他们就是程序员。
现代高科技建筑也需要一代代程序员不断建造。
本文作者：李扬霞、微信十二月。
长期关注网络安全和数字安全领域，还有AIGC、大模型等内容。
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