初赛和决赛评分方式

初赛评分方式

初赛根据提交的函数在已公开的测试集上的表现进行评分. 评分标准为模型在测试集上的对数似然函数, 归一化后映射到 $0 \sim 100$, 得分越高则模型越好.

• 初赛截止时间: (清华校历)第十六周周日(2026.1.4) 23:59
• 初赛通过标准 (满足一条即可):
  1. 如果您使用了我们提供的示例代码, 保持基本方法不变并在此基础上展开优化, 当分数超过 60 分时可以入围决赛;
  2. 如果您使用了不同于示例代码的方法, 譬如机器学习、函数拟合、物理分析等, 当分数超过 10 分时可以入围决赛. 如果是这种, 您可以在仓库中新建 report.md 文件并简要说明, 以便我们初赛结算时快速识别.

决赛评分方式

决赛根据提交的代码在未公开的测试集上的表现进行评分, 代码评分标准与初赛相同.

在代码评分的基础上, 决赛还需要提交一份报告. 报告的内容不限于代码实现的描述、代码思路、使用的算法、代码结构等; 报告能够描述清楚即可, 抓住关键点, 不需要面面俱到. 考虑到可能有往届的参赛选手, 如果我们对比报告发现代码变化不大, 您的报告得分将会偏低.

在(清华校历)春季学期第二周周末(2026.3.7)我们预计会举行分享会, 参赛选手可以分享经验与体会等. 参与分享的队伍, 报告会得到一定程度的加分, 但不会超出其所占分数的上限.

• 决赛分数构成:

• 决赛截止时间: (清华校历)春季学期第一周周日(2026.3.1) 23:59

备注信息

1. 初赛与决赛的截止时间均为代码提交的截止时间, ci 运行的评测时间可以超出. 对于初赛, 我们会以截止时间前的提交获得的最高分作为初赛分数; 对于决赛, 我们会以最后一次主分支上的提交在隐藏测试集上的评分作为决赛代码得分, 如果您的代码因为决赛数据集规模变大而无法正常运行, 届时我们可能会采用更换评测服务器等方式在尽量不修改代码的情况下完成评分, 不过您的出分时间可能会延后.
2. 在决赛期间您可以更换您所使用的方法, 不必与初赛相同, 我们鼓励选手们尝试不同的思路, 并且提供了充足的时间安排.
3. 请尽量保持 git 仓库的整洁, 不要将比赛数据集内的文件添加到远程 git 仓库中 (它们已经被 .gitignore 所忽略, 默认是不会被上传的), 如果被发现 git 仓库中上传了比赛数据集文件, 可能会被警告甚至罚分; 你的模型参数文件可以上传, 不会遭到罚分.